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公开(公告)号：CN107423546B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201710254449.4
申请日：2017-04-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于Copula函数的多变量水文不确定性处理方法，采用该方法能够进行水文预报，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.收集流域的水文气象基础资料和定量降水预报数据；步骤2.建立水文模型得到不同预见期的预报流量过程；步骤3.确定实测流量和预报流量的边缘分布函数；步骤4.利用Copula函数构建实测流量和预报流量的联合概率分布函数；步骤5.根据步骤3估计的边缘分布函数和步骤4构建的联合概率分布函数求解不同预见期实测流量的贝叶斯后验转移概率密度函数；步骤6.依据步骤5所得的不同预见期实测流量的贝叶斯后验转移概率密度函数，通过全概率公式获取实测流量过程的贝叶斯后验联合概率密度函数。
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公开(公告)号：CN107423546A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710254449.4
申请日：2017-04-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16Z99/00
Abstract: 本发明提供一种基于Copula函数的多变量水文不确定性处理方法，采用该方法能够进行水文预报，其特征在于，包括以下步骤：步骤1. 收集流域的水文气象基础资料和定量降水预报数据；步骤2. 建立水文模型得到不同预见期的预报流量过程；步骤3. 确定实测流量和预报流量的边缘分布函数；步骤4. 利用Copula函数构建实测流量和预报流量的联合概率分布函数；步骤5. 根据步骤3估计的边缘分布函数和步骤4构建的联合概率分布函数求解不同预见期实测流量的贝叶斯后验转移概率密度函数；步骤6. 依据步骤5所得的不同预见期实测流量的贝叶斯后验转移概率密度函数，通过全概率公式获取实测流量过程的贝叶斯后验联合概率密度函数。
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公开(公告)号：CN106991278B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201710171324.5
申请日：2017-03-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种集合降水预报与实时洪水概率预报的耦合方法，通过收集流域水文气象基础资料和集合预报降水数据，建立水文模型，得到集合洪水确定性预报，再进行误差实时校正的基础上，将校正后的集合洪水确定性预报转化为集合洪水概率预报，进而对获得的集合洪水概率预报进行加权融合，得到综合实时洪水概率预报。本发明耦合了集合降水预报信息和Copula‑BFS，可以同时考虑降水预报输入、水文模型参数和模型结构等不确定性的综合影响，定量估计洪水预报的总不确定性；此外，在进行洪水概率预报之前对相应的洪水确定性预报进行误差实时校正，可以提高洪水预报精度，改善洪水不确定性预报区间的性能。
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公开(公告)号：CN106407543B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201610813782.X
申请日：2016-09-09
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种设计条件下双峰型洪水过程线形状推求方法，通过统计水库历年最大洪水过程线资料并计算得到相应的时段洪量，归一化得到对应的单位洪水过程线，在采用混合概率密度函数对归一化的单位洪水过程线进行优化拟合得到洪水形状参数系列的基础上，对洪水形状参数系列进行频率分析，计算获得设计条件下的洪水形状参数值，进而推求设计条件下双峰型洪水过程线形状。本发明提供了基于混合概率密度函数的设计条件下双峰型洪水过程线形状的推求方法，统计理论基础较强，更加符合设计条件下的暴雨洪水产汇流特性，更好地满足大中型水库工程设计中对双峰型洪水过程的实际需求。
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公开(公告)号：CN106991278A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710171324.5
申请日：2017-03-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种集合降水预报与实时洪水概率预报的耦合方法，通过收集流域水文气象基础资料和集合预报降水数据，建立水文模型，得到集合洪水确定性预报，再进行误差实时校正的基础上，将校正后的集合洪水确定性预报转化为集合洪水概率预报，进而对获得的集合洪水概率预报进行加权融合，得到综合实时洪水概率预报。本发明耦合了集合降水预报信息和Copula‑BFS，可以同时考虑降水预报输入、水文模型参数和模型结构等不确定性的综合影响，定量估计洪水预报的总不确定性；此外，在进行洪水概率预报之前对相应的洪水确定性预报进行误差实时校正，可以提高洪水预报精度，改善洪水不确定性预报区间的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106598918A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611177576.0
申请日：2016-12-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于分位数回归的非一致性设计洪水计算方法，通过确定与流域站点年最大洪峰流量系列存在相关关系的物理因子作为自变量，收集年最大洪峰流量和物理因子的同步资料系列，构建年最大洪峰流量与物理因子之间的分位数回归模型，并估计分位数回归模型系数，在进行拟合优度检验和回归系数的显著性检验的基础上，推求非一致性条件下指定重现期的设计洪水。本发明不需要假设特定的洪水概率分布类型，且以与因变量最大洪峰流量相关的物理因子作为自变量，可以解释导致洪水序列非一致性的原因。另外，可以同时描述年最大洪峰流量序列的趋势性和跳跃式变化，避免了计算的设计洪水无限增大或者无限减小的不合理现象。
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公开(公告)号：CN106228277A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610674043.7
申请日：2016-08-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的水库调度预报信息有效精度识别方法，包括步骤：采用动态规划法得到水库最优调度轨迹；按照给定误差水平对预报信息进行扰动，生成符合给定误差水平的预报信息；采用随机森林法建立水库最优调度轨迹与决策变量、预报信息间的映射关系，即随机森林决策树；根据随机森林决策树，统计相关决策变量；逐步增大误差水平，重复前述步骤，当所得相关决策变量中不存在预报信息时，前一误差水平即有效精度。本发明可有效识别出有利于水库优化调度的有效预报精度，充分挖掘可用预报信息，为水库的科学决策提供更简单且可操作性强的参考依据。
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公开(公告)号：CN106022960B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201610338489.2
申请日：2016-05-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的水库多目标调度规则参数优选方法，采用多目标优化算法得到水库多目标调度非劣解集，并利用随机森林模型建立所有水库调度规则参数与非劣解集的关系，通过评价各参数对非劣解集的预测效果，优选出信息量最大的水库多目标调度规则参数。本发明能有效利用水库优化调度信息，大大减少水库调度规则中的参数个数，提高了水库多目标优化调度模型的求解效率，为水库的科学决策提供更简单且可操作性强的参考依据。
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公开(公告)号：CN106598918B
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201611177576.0
申请日：2016-12-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于分位数回归的非一致性设计洪水计算方法，通过确定与流域站点年最大洪峰流量系列存在相关关系的物理因子作为自变量，收集年最大洪峰流量和物理因子的同步资料系列，构建年最大洪峰流量与物理因子之间的分位数回归模型，并估计分位数回归模型系数，在进行拟合优度检验和回归系数的显著性检验的基础上，推求非一致性条件下指定重现期的设计洪水。本发明不需要假设特定的洪水概率分布类型，且以与因变量最大洪峰流量相关的物理因子作为自变量，可以解释导致洪水序列非一致性的原因。另外，可以同时描述年最大洪峰流量序列的趋势性和跳跃式变化，避免了计算的设计洪水无限增大或者无限减小的不合理现象。
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公开(公告)号：CN106022960A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610338489.2
申请日：2016-05-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的水库多目标调度规则参数优选方法，采用多目标优化算法得到水库多目标调度非劣解集，并利用随机森林模型建立所有水库调度规则参数与非劣解集的关系，通过评价各参数对非劣解集的预测效果，优选出信息量最大的水库多目标调度规则参数。本发明能有效利用水库优化调度信息，大大减少水库调度规则中的参数个数，提高了水库多目标优化调度模型的求解效率，为水库的科学决策提供更简单且可操作性强的参考依据。
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