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公开(公告)号：CN118673336A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411163010.7
申请日：2024-08-23
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/243
Abstract: 本发明提供了一种基于二次筛选的融合多头自注意力机制的中长期降水预报方法及系统，涉及降水预报领域。该方法步骤如下：获取研究区域历史气象因子数据和水文站降水数据，采用统计学方法和随机森林算法筛选预报因子，获取最终的预报因子库；将多头自注意力机制与卷积长短记忆神经网络融合，采用麻雀算法进行优化耦合构建中长期降水预报模型；采用最终预报因子库输入构建的优化模型中，实现研究区域中长期降水的预估；与传统预报模型进行统计参数对比，评估模型预报效果。本发明通过二次筛选精选预报因子，并通过引入多头自注意力机制层多层次训练传统预报模型，预估后续中长期降水预报精度高于传统方法。
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公开(公告)号：CN117349795B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311646345.X
申请日：2023-12-04
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/2415 , G06F18/2134 , G06F18/27 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于ANN和GWR耦合的降水融合方法和系统，确定研究区域并栅格化，获取研究区域内的基础数据并预处理；构建并通过基础数据训练ANN模型，通过该模型得到栅格有无雨判断矩阵；构建并通过多源降水数据训练GWR模型，通过该模型得到栅格降水量矩阵；基于栅格有无雨判断矩阵和降水量矩阵对计算结果进行修正和交叉验证，并做乘积，得到栅格降水融合矩阵，获得降水融合结果；将降水融合结果与观测值进行对比，分析降水融合的时空分布特征，评估降水融合的精度和效率，符合预期要求后，将ANN和GWR耦合模型配置在预定系统中。本(56)对比文件CN 114861840 A,2022.08.05CN 114943365 A,2022.08.26CN 115357847 A,2022.11.18CN 115423163 A,2022.12.02CN 116151474 A,2023.05.23NL 2030246 A,2022.04.29李伶杰 等.考虑有雨无雨辨识的多源降水融合方法《.水科学进展》.2022,第33卷(第5期),780-793.杨宏志 等.降水融合技术在湖南多源融合实况分析系统中的应用研究《.信息与电脑》.2023,(第2023年16期),32-34.南天一 等.基于深度学习的青藏高原多源降水融合《.中国科学》.2023,第53卷(第4期),836- 855.赵君 等.基于贝叶斯三角帽法的多源降水数据融合分析及应用《.水科学进展》.2023,第34卷(第5期),685-696.Youssef Wehbe 等.EnhancingPrecipitation Estimates Through theFusion of Weather Radar, SatelliteRetrievals, and Surface Parameters.《remote sensing》.2020,1-28.Yi Pan 等.Improved Daily SpatialPrecipitation Estimation by MergingMulti-Source Precipitation Data Based onthe Geographically Weighted RegressionMethod: A Case Study of Taihu Lake Basin,China《.International Journal ofEnvironmental Research and PublicHealth》.2022,1-18.ZHONGKUN HONG 等.Generation of anImproved Precipitation Dataset fromMultisource Information over the TibetanPlateau《.JOURNAL OF HYDROMETEOROLOGY》.2021,1275-1295.
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公开(公告)号：CN117852850A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410263620.8
申请日：2024-03-08
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟河道替代闸孔泄流计算的蓄滞洪区洪水调度方法及系统，涉及洪水模拟技术领域。方法包括：构建流域的干流河道一维水动力学模型；获取流域的蓄滞洪区高时空分辨率下垫面数据，构建蓄滞洪区二维水动力学模型；获取流域的蓄滞洪区进洪闸及闸孔参数，构建虚拟河道泄流模型；耦合上述三个模型生成蓄滞洪区洪水调度模型；采用蓄滞洪区洪水调度模型进行模拟计算，输出优选防洪和经济效益最优的泄流方案。本发明针对当前蓄滞洪区进洪闸闸孔泄流使用和定量计算暂处于空白阶段的问题，构建了一种虚拟河道，并以虚拟河道的过水量作为闸孔泄流量，实现对闸孔泄流的概化和精确测算，得到防洪和经济效益最优的泄洪方案。
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公开(公告)号：CN117852850B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410263620.8
申请日：2024-03-08
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟河道替代闸孔泄流计算的蓄滞洪区洪水调度方法及系统，涉及洪水模拟技术领域。方法包括：构建流域的干流河道一维水动力学模型；获取流域的蓄滞洪区高时空分辨率下垫面数据，构建蓄滞洪区二维水动力学模型；获取流域的蓄滞洪区进洪闸及闸孔参数，构建虚拟河道泄流模型；耦合上述三个模型生成蓄滞洪区洪水调度模型；采用蓄滞洪区洪水调度模型进行模拟计算，输出优选防洪和经济效益最优的泄流方案。本发明针对当前蓄滞洪区进洪闸闸孔泄流使用和定量计算暂处于空白阶段的问题，构建了一种虚拟河道，并以虚拟河道的过水量作为闸孔泄流量，实现对闸孔泄流的概化和精确测算，得到防洪和经济效益最优的泄洪方案。
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公开(公告)号：CN117370939B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311646291.7
申请日：2023-12-04
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F18/27 , G06F18/2433 , G06F18/2135 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种考虑土壤含水率的流域降雨径流响应关系演变分析方法和系统，包括调用预配置的水文变异诊断方法集，划分基准期和变化期；分别采用广义极值分布函数构建各个研究数据的边缘分布，并分析基准期和变化期的变化特征；基于研究数据的边缘分布，构造降水与天然径流的二维联合分布以及降水、土壤含水率与天然径流量三维联合分布；基于条件径流对降水分布以及降水与土壤含水率二维条件联合分布进行拟合，形成条件概率分布；获得流域降雨径流响应关系演变特征，并预存储，以用于水文预报。结合不同要素在各个分布类型的主要特征，进而得到流域降雨径流响应关系演变规律，更加全面和可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117349795A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311646345.X
申请日：2023-12-04
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/2415 , G06F18/2134 , G06F18/27 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于ANN和GWR耦合的降水融合方法和系统，确定研究区域并栅格化，获取研究区域内的基础数据并预处理；构建并通过基础数据训练ANN模型，通过该模型得到栅格有无雨判断矩阵；构建并通过多源降水数据训练GWR模型，通过该模型得到栅格降水量矩阵；基于栅格有无雨判断矩阵和降水量矩阵对计算结果进行修正和交叉验证，并做乘积，得到栅格降水融合矩阵，获得降水融合结果；将降水融合结果与观测值进行对比，分析降水融合的时空分布特征，评估降水融合的精度和效率，符合预期要求后，将ANN和GWR耦合模型配置在预定系统中。本申请有效降低了日降水空间估计的分类误差和定量误差，相关增益在10%以上。
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公开(公告)号：CN118673336B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411163010.7
申请日：2024-08-23
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/243
Abstract: 本发明提供了一种基于二次筛选的融合多头自注意力机制的中长期降水预报方法及系统，涉及降水预报领域。该方法步骤如下：获取研究区域历史气象因子数据和水文站降水数据，采用统计学方法和随机森林算法筛选预报因子，获取最终的预报因子库；将多头自注意力机制与卷积长短记忆神经网络融合，采用麻雀算法进行优化耦合构建中长期降水预报模型；采用最终预报因子库输入构建的优化模型中，实现研究区域中长期降水的预估；与传统预报模型进行统计参数对比，评估模型预报效果。本发明通过二次筛选精选预报因子，并通过引入多头自注意力机制层多层次训练传统预报模型，预估后续中长期降水预报精度高于传统方法。
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公开(公告)号：CN118427546A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410896147.7
申请日：2024-07-05
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
Abstract: 本发明公开一种基于SWV‑WBM模型的天然径流量变化定量归因方法和系统，基于预处理的基础数据确定变异点，根据变异点划分基准期和变化期；构建SWV‑WBM模型，读取部分基础数据并调用预配置的算法率定SWV‑WBM模型的模型参数，验证SWV‑WBM模型；调用已验证的SWV‑WBM模型，以变化期的数据作为输入数据进行模拟，获得变化期的模拟天然径流量序列；从基础数据中读取基准期的实际天然径流量和变化时期的实测天然径流量序列，并结合变化期的模拟天然径流量序列，计算气候变化影响量和人类活动影响量，并评估归因结果的敏感性和不确定范围。能够更好地捕捉水文系统的复杂性和动态变化，提高了模型的预测能力。
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公开(公告)号：CN119357596A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411909292.0
申请日：2024-12-24
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
Abstract: 本发明涉及中长期径流信息预测技术领域，特别公开了基于RS‑RVM的中长期径流信息预测方法及系统，方法包括粗糙集（RS）预处理以及相关向量机（RVM）预测阶段，利用了RS方法先对输入数据进行预处理，即预先把RS网络作为前置系统，再根据RS处理后的信息结构，利用RVM进行信息预测。本发明的预测系统及方法利用粗糙集方法减少了信息表达的特征数量，去除了冗余信息，简化了训练样本集，使得相关向量机输入端的数据量大为减少，提高了模型的运算速度，将相关向量机作为后置的信息处理系统，容错和抗干扰能力强，具有较好的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119207058A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411678711.4
申请日：2024-11-22
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G08B31/00 , G08B21/10 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F16/29 , G06Q50/26 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于HEV框架计算复合洪涝风险的方法和系统，该方法包括以下步骤：获取降雨监测数据、水位监测数据和地形监测数据，采用特征矩阵分解算法得到基础特征矩阵组；采用风险要素识别算法得到标准化风险因子矩阵集；采用数据动态融合算法得到融合数据集；采用多维风险耦合分析方法得到风险耦合场；采用风险累积效应量化方法得到累积效应场；根据风险耦合场和累积效应场，采用动态综合评估方法得到综合风险评估报告。本发明通过数据处理算法，实现了对复合洪涝灾害风险的动态评估，提高了风险评估的准确性和时效性。
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