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公开(公告)号：CN106951682B8
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201710109519.7
申请日：2017-03-01
申请人： 大连理工大学 , 中国水利水电科学研究院
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明提供一种基于不确定性分析的山丘区水文预报模型与数据精度匹配方法，包括以下步骤：1)分析某一类型数据精度对模拟的影响；2)基于单独一种数据精度对水文模拟结果的影响分析，选择对结果影响较大的数据精度，采用方差分解方法ANOVA量化水文模拟中诸多数据类型对模拟结果的不确定性贡献，识别影响模拟结果不确定性的来源，找到水文预报模型与数据精度匹配的方案。该方法综合考虑影响水文模型不确定性的因子，并将方差分解方法ANOVA成功应用于水文模型不确定性研究。为全面认识水文模型不确定性的本质和内在规律提供服务，为山洪灾害预报预警工作提供了更有效的建议和参考。
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公开(公告)号：CN108021773A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711440083.6
申请日：2017-12-27
申请人： 大连理工大学 , 中国水利水电科学研究院
摘要： 基于DSS数据库读写的分布式水文模型多场次洪水参数率定方法，属于水文模型参数率定技术领域，步骤为：1)构建多目标遗传算法eNSGA‑II框架用于HEC‑HMS模型的参数多目标优化率定；2)基于参数优化框架，利用JAVA语言将参数种群中的个体写入basin文件以输入模型参数，并在模型运行之后从DSS数据库中提取模拟结果反馈至框架以计算参数个体适应度生成新参数种群，实现模型与参数优化框架的耦合，完成整个参数自动率定过程；3)依据参数物理意义是否符合流域特性等标准，在Pareto解集中选取适宜的参数输入模型，并对模拟结果进行精度评定。本发明突破模型的应用局限性，极大地节省率定时间和人力，有利于模型的推广使用。
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公开(公告)号：CN108021773B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201711440083.6
申请日：2017-12-27
申请人： 大连理工大学 , 中国水利水电科学研究院
摘要： 基于DSS数据库读写的分布式水文模型多场次洪水参数率定方法，属于水文模型参数率定技术领域，步骤为：1)构建多目标遗传算法eNSGA‑II框架用于HEC‑HMS模型的参数多目标优化率定；2)基于参数优化框架，利用JAVA语言将参数种群中的个体写入basin文件以输入模型参数，并在模型运行之后从DSS数据库中提取模拟结果反馈至框架以计算参数个体适应度生成新参数种群，实现模型与参数优化框架的耦合，完成整个参数自动率定过程；3)依据参数物理意义是否符合流域特性等标准，在Pareto解集中选取适宜的参数输入模型，并对模拟结果进行精度评定。本发明突破模型的应用局限性，极大地节省率定时间和人力，有利于模型的推广使用。
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公开(公告)号：CN106951682B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201710109519.7
申请日：2017-03-01
申请人： 大连理工大学 , 中国水利水电科学研究院
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明提供一种基于不确定性分析的山丘区水文预报模型与数据精度匹配方法，包括以下步骤：1)分析某一类型数据精度对模拟的影响；2)基于单独一种数据精度对水文模拟结果的影响分析，选择对结果影响较大的数据精度，采用方差分解方法ANOVA量化水文模拟中诸多数据类型对模拟结果的不确定性贡献，识别影响模拟结果不确定性的来源，找到水文预报模型与数据精度匹配的方案。该方法综合考虑影响水文模型不确定性的因子，并将方差分解方法ANOVA成功应用于水文模型不确定性研究。为全面认识水文模型不确定性的本质和内在规律提供服务，为山洪灾害预报预警工作提供了更有效的建议和参考。
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公开(公告)号：CN106951682A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710109519.7
申请日：2017-03-01
申请人： 大连理工大学 , 中国水利水电科学研究院
IPC分类号： G06F19/00
CPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明提供一种基于不确定性分析的山丘区水文预报模型与数据精度匹配方法，包括以下步骤：1)分析某一类型数据精度对模拟的影响；2)基于单独一种数据精度对水文模拟结果的影响分析，选择对结果影响较大的数据精度，采用方差分解方法ANOVA量化水文模拟中诸多数据类型对模拟结果的不确定性贡献，识别影响模拟结果不确定性的来源，找到水文预报模型与数据精度匹配的方案。该方法综合考虑影响水文模型不确定性的因子，并将方差分解方法ANOVA成功应用于水文模型不确定性研究。为全面认识水文模型不确定性的本质和内在规律提供服务，为山洪灾害预报预警工作提供了更有效的建议和参考。
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公开(公告)号：CN116967115A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310990595.9
申请日：2023-08-08
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 中国水利水电科学研究院
摘要： 本发明提供一种室内细粒土料离心筛分处理装置及方法，集料箱外壳顶部设有进料口阀门；集料箱外壳内设有同轴线性的筛料外层桶、筛料内层桶；筛料外层桶、筛料内层桶为圆台形状，宽口朝上并位于进料口阀门下方；筛料外层桶、筛料内层桶的圆台侧面均为多个扇环片围成，相邻扇环片之间设有镂空，分别作为内层出料口和外层出料口；所述的筛料内层桶在镂空处还设有横格网；筛料外层桶外侧设有多层的集料隔板，每层的集料隔板与集料箱外壳连接处设有出料口开关；调速电机，用于完成转动能量输入工作；真空泵系统，用于完成集料箱内部抽真空工作。本发明可以直接对于混合料进行整体筛分，直接提高了筛分效率。
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公开(公告)号：CN109726698B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910010701.6
申请日：2019-01-07
申请人： 中国水利水电科学研究院
摘要： 本发明涉及水资源遥感监测技术领域，特别涉及一种基于遥感数据进行季度灌溉面积识别的方法，确定分析区域空间范围，收集不大于月尺度的植被指数、降水时间序列的遥感数据集；生成植被指数与降水随时间变化折线图，识别植被主要生长期与灌溉期时间范围，并依据降水情况并进行季节划分；植被指数与降水数据进行月度累加，得到季度值，然后计算累加的降水与植被指数间的一致性系数；划分一致性系数值域区间，根据一致性系数所在区间进行灌溉位置及灌溉面积识别；生成完整时间序列的植被主要生长期灌溉区域的时空分布专题图成果。本发明不仅能够有效的识别灌溉面积，还能够动态的对降水与NDVI关系进行分析。
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公开(公告)号：CN109726698A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910010701.6
申请日：2019-01-07
申请人： 中国水利水电科学研究院
摘要： 本发明涉及水资源遥感监测技术领域，特别涉及一种基于遥感数据进行季度灌溉面积识别的方法，确定分析区域空间范围，收集不大于月尺度的植被指数、降水时间序列的遥感数据集；生成植被指数与降水随时间变化折线图，识别植被主要生长期与灌溉期时间范围，并依据降水情况并进行季节划分；植被指数与降水数据进行月度累加，得到季度值，然后计算累加的降水与植被指数间的一致性系数；划分一致性系数值域区间，根据一致性系数所在区间进行灌溉位置及灌溉面积识别；生成完整时间序列的植被主要生长期灌溉区域的时空分布专题图成果。本发明不仅能够有效的识别灌溉面积，还能够动态的对降水与NDVI关系进行分析。
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公开(公告)号：CN118279823A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410430524.8
申请日：2024-04-11
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774
摘要： 一种基于计算机视觉技术的城市街道积水等级时空分布测量方法，属于城市水利信息化，非接触式城市洪涝数据获取领域。首先，选择动态物体作为参照物，将积水划分为5个等级，对图像数据进行标注得到数据集；其次，选择YOLOv5m深度学习模型作为积水等级监测的模型；再次，将基于降雨事件的城市积水视频或摄像头视频输入到训练好的YOLOv5m模型中，利用YOLOv5m模型获得视频下检测等级点信息；第四，删除检测点的异常点后进行精度评估；最后，利用反距离权重插值方法将整个场景下的积水等级时空分布插值出来，得到场景下的时空积水等级分布图。本发明能够在复杂场景下仍然具有较高的识别积水等级的效果，提高方法应用的广泛性；还能得到整个场景下的精细化时空积水等级分布图，实现积水分布图“由点到面”的拓展，更全面的反映积水的时空分布过程。
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公开(公告)号：CN113887787B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111079661.4
申请日：2021-09-15
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 一种基于长短时记忆网络和NSGA‑II算法的洪水预报模型多目标优化方法，首先，确定长短时记忆LSTM网络洪水预报模型的结构，将收集与整理的研究流域场次洪水资料划分为训练集、测试集场次，截取每次洪水的前期降雨序列使每个样本的输入降雨序列长度相等，得到训练集、测试集样本的输入降雨序列。其次，根据防洪保护对象的实际需求设计多个目标函数，构建LSTM洪水预报模型参数多目标优化框架，将LSTM洪水预报模型的前向计算嵌套至多目标优化框架内，循环更新与评价模型参数组，得到最优参数组。最后，将最优参数组输入LSTM洪水预报模型，并评估分析LSTM洪水预报模型的模拟、预报效果。本发明能够满足不同场景下LSTM洪水预报模型参数多目标优化的需求，为山洪灾害预报预警工作提供了新的技术支撑。
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