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公开(公告)号：CN117421558B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311418406.7
申请日：2023-10-26
申请人： 华中科技大学 , 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种梯级水库运行规则提取及其模型训练方法，属于水利技术领域。本发明方法首先收集梯级水库的历史运行数据、流域网格实测降水数据和流域网格预报降水数据，建立水文模型并确定源头水库入库流量预报和子区间网格降水预报的有效预见期；再利用所述有效预见期内各个时段的源头水库入库预报流量和子区间网格预报降水，构建不同有效预见期下的输入因子集；耦合ConvLSTM和LSTM，构建关联水文气象时空信息的梯级水库运行规则提取模型；最后利用输入因子集训练得到最优梯级水库运行规则提取模型。通过对比实验可知，本发明方法构建的梯级水库运行规则提取模型能更为准确地模拟各水库不同时期的出库流量变化过程。
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公开(公告)号：CN116522763B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310406963.0
申请日：2023-04-17
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F111/08 , G06F119/12 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/08
摘要： 率的热浪‑干旱复合事件风险的准确评估。本发明公开了一种热浪‑干旱复合灾害评估方法和系统，属于复合灾害风险预测领域，基于全球气候模式多成员数据和气候多模式集合数据，采用一种保留趋势的分位数偏差校正方法，校正气象模拟序列，构建基于机器学习‑VIC模型的耦合模型链获取模拟土壤水序列，分别从校正后的气象模拟序列和土壤水序列提取热浪事件和干旱事件，以获取热浪‑干旱复合事件的特征值；考虑热浪‑干旱复合事件的多维属性，基于Copula函数构建高维风险评估模型，用于获取具
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公开(公告)号：CN116522764A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310407016.3
申请日：2023-04-17
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/12
摘要： 本发明公开了一种考虑气候变化影响下的热浪‑洪水复合灾害评估方法，属于复合风险预测领域，利用双向长短期记忆网络模型联合偏差校正后的气温等变量进一步优化CLM5.0模拟产流，从而提高了模拟径流结果的可靠性；基于Copula函数构建热浪‑洪水复合灾害风险度量模型，采用Kendall重现期预估未来气候变化影响下热浪‑洪水复合灾害风险变化，考虑了极端事件非正态分布的情况，更贴近实际，可以更准确的估计复合灾害的发生；将致死热浪指标引入热浪‑洪水复合灾害的评估，该指标考虑了衡量了干球温度和湿度与全球热浪死亡率之间的关系，使得提取的热浪‑洪水复合灾害数据集更加贴合实际灾害情况。
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公开(公告)号：CN111104981B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201911317633.4
申请日：2019-12-19
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的水文预报精度评价方法及系统，属于水文预报精度评价领域，包括：获得同一断面的水文预报结果和同期实测结果，以计算洪峰评价指标、洪量评价指标及径流过程评价指标，形成一条评价指标数据；利用已训练好的水文预报精度评价模型识别评价指标数据所属的精度等级，作为水文预报精度评价结果；水文预报精度评价模型为机器学习分类模型；精度等级的划分包括：根据历史数据分别计算每一场历史洪水事件对应的评价指标数据，作为历史评价指标数据；对历史评价指标数据进行聚类，得到C个类别，分别对应C个精度等级；根据类别内部的评价指标水平，对相应的精度等级进行优劣排序。本发明能够实现对水文预报精度的准确评级。
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公开(公告)号：CN111126699A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911355163.0
申请日：2019-12-25
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开一种考虑降雨量等级的水文预报方法及系统，公开了考虑降雨量等级的水文不确定性处理器应用方法。包括以下步骤：(1)收集流域的水文气象资料和相关的定量降雨预报；(2)建立水文模型得到不同预见期下的预报流量；(3)采用遗传算法确定降雨量分级阈值；(4)根据上一步确定的阈值，分别计算强降雨和弱降雨下的后验概率密度函数；(5)对水文不确定性进行计算分析。本发明提出了采用遗传算法确定降雨量分级阈值的方法，利用高斯混合模型拟合实测流量和预报流量的边缘分布，分析了强降雨和弱降雨情况下水文不确定性大小，提出了一种考虑降雨量等级的水文不确定性处理器应用方法，完善了水文不确定性处理器的应用。
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公开(公告)号：CN111126699B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201911355163.0
申请日：2019-12-25
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开一种考虑降雨量等级的水文预报方法及系统，公开了考虑降雨量等级的水文不确定性处理器应用方法。包括以下步骤：(1)收集流域的水文气象资料和相关的定量降雨预报；(2)建立水文模型得到不同预见期下的预报流量；(3)采用遗传算法确定降雨量分级阈值；(4)根据上一步确定的阈值，分别计算强降雨和弱降雨下的后验概率密度函数；(5)对水文不确定性进行计算分析。本发明提出了采用遗传算法确定降雨量分级阈值的方法，利用高斯混合模型拟合实测流量和预报流量的边缘分布，分析了强降雨和弱降雨情况下水文不确定性大小，提出了一种考虑降雨量等级的水文不确定性处理器应用方法，完善了水文不确定性处理器的应用。
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公开(公告)号：CN111104981A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911317633.4
申请日：2019-12-19
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的水文预报精度评价方法及系统，属于水文预报精度评价领域，包括：获得同一断面的水文预报结果和同期实测结果，以计算洪峰评价指标、洪量评价指标及径流过程评价指标，形成一条评价指标数据；利用已训练好的水文预报精度评价模型识别评价指标数据所属的精度等级，作为水文预报精度评价结果；水文预报精度评价模型为机器学习分类模型；精度等级的划分包括：根据历史数据分别计算每一场历史洪水事件对应的评价指标数据，作为历史评价指标数据；对历史评价指标数据进行聚类，得到C个类别，分别对应C个精度等级；根据类别内部的评价指标水平，对相应的精度等级进行优劣排序。本发明能够实现对水文预报精度的准确评级。
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公开(公告)号：CN116522763A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310406963.0
申请日：2023-04-17
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F111/08 , G06F119/12 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/08
摘要： 本发明公开了一种热浪‑干旱复合灾害评估方法和系统，属于复合灾害风险预测领域，基于全球气候模式多成员数据和气候多模式集合数据，采用一种保留趋势的分位数偏差校正方法，校正气象模拟序列，构建基于机器学习‑VIC模型的耦合模型链获取模拟土壤水序列，分别从校正后的气象模拟序列和土壤水序列提取热浪事件和干旱事件，以获取热浪‑干旱复合事件的特征值；考虑热浪‑干旱复合事件的多维属性，基于Copula函数构建高维风险评估模型，用于获取具有多维风险度量的风险评估结果，从而实现对研究区域在人为气候强迫下以及考虑气候内部变率的热浪‑干旱复合事件风险的准确评估。
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公开(公告)号：CN113240181A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110547957.8
申请日：2021-05-19
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明提供了一种水库调度运行滚动模拟方法及装置，属于水电系统优化调度领域，方法为：(1)在水库调度运行滚动模拟的初始时刻，设置分位数预测的概率间隔，结合水库运行约束，获取初始时段末水库水位的分位数预测序列和预测期望值；(2)根据第t‑1个时段末水库水位的分位数预测序列、水库水量平衡约束和水库运行约束，构造多个输入向量；(3)基于水库调度运行模拟模型和水库运行约束，计算第t个时段末水库水位的分位数预测序列和预测期望值(4)令t＝t+1；滚动执行步骤(2)～(3)，直至水库调度运行滚动模拟的最后一个时段。本发明可降低水库调度运行滚动模拟的时间累积误差，准确模拟调度计划未知情况下水库的调度运行过程。
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公开(公告)号：CN117421558A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311418406.7
申请日：2023-10-26
申请人： 华中科技大学 , 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种梯级水库运行规则提取及其模型训练方法，属于水利技术领域。本发明方法首先收集梯级水库的历史运行数据、流域网格实测降水数据和流域网格预报降水数据，建立水文模型并确定源头水库入库流量预报和子区间网格降水预报的有效预见期；再利用所述有效预见期内各个时段的源头水库入库预报流量和子区间网格预报降水，构建不同有效预见期下的输入因子集；耦合ConvLSTM和LSTM，构建关联水文气象时空信息的梯级水库运行规则提取模型；最后利用输入因子集训练得到最优梯级水库运行规则提取模型。通过对比实验可知，本发明方法构建的梯级水库运行规则提取模型能更为准确地模拟各水库不同时期的出库流量变化过程。
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