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公开(公告)号：CN118410720B
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410842517.9
申请日：2024-06-27
IPC分类号： G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06N3/048 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于多时间尺度深度学习网络的降雨径流模拟方法，包括获取目标流域内各水文站点不同时间尺度的气象数据和该流域出口径流数据，并对气象数据进行预处理；基于卷积神经网络CNN与长短期记忆神经网络LSTM进行融合训练建模，生成多时间尺度深度学习网络模型；以预处理后的数据作为输入，利于多时间尺度深度学习网络模型模拟径流量值。本发明通过构建多时间尺度的降雨径流模拟方法，弥补了传统方法无法在同一个模型中模拟不同时间尺度径流的局限和不足，也更深入利用不同时间尺度的特征取得更好的预测效果，提升水文模拟精度。广泛应用于降雨径流模拟中，能完整的完成径流模拟和预测，为科学决策提供依据。
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公开(公告)号：CN117760499B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410002061.5
申请日：2024-01-02
摘要： 本发明公开了一种中小流域数据驱动洪水全过程实时精准预报系统，包括安装板，所述安装板上四个角落分别设有压力孔，在压力孔周围分布有若干个小孔，在安装板中部设有左大流量孔和右大流量孔，在左大流量孔和右大流量孔中均设有转盘，转盘设有两个旋摆体，在旋摆体上设有若干个摆叶微振腔，在左大流量孔周向分布有通导块、左光栅感知槽、左光纤感温槽和第一内层储存器；在右大流量孔周向分布有隔振板、右光栅感知槽、右光纤感温槽和第二内层储存器。本发明提高了中小流域洪水预报精度和效能，对周遭环境几乎没有要求、其适用性非常强，尤其是面对无资料区域洪水预报问题，极好地满足了当前中小说流域洪水预报领域的需求。
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公开(公告)号：CN117760499A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410002061.5
申请日：2024-01-02
摘要： 本发明公开了一种中小流域数据驱动洪水全过程实时精准预报系统，包括安装板，所述安装板上四个角落分别设有压力孔，在压力孔周围分布有若干个小孔，在安装板中部设有左大流量孔和右大流量孔，在左大流量孔和右大流量孔中均设有转盘，转盘设有两个旋摆体，在旋摆体上设有若干个摆叶微振腔，在左大流量孔周向分布有通导块、左光栅感知槽、左光纤感温槽和第一内层储存器；在右大流量孔周向分布有隔振板、右光栅感知槽、右光纤感温槽和第二内层储存器。本发明提高了中小流域洪水预报精度和效能，对周遭环境几乎没有要求、其适用性非常强，尤其是面对无资料区域洪水预报问题，极好地满足了当前中小说流域洪水预报领域的需求。
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公开(公告)号：CN118333242B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410757682.4
申请日：2024-06-13
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于大数据样本的梯级水库群联合调度规则优化方法，包括收集整理水库群调度基础数据；运用深度卷积生成对抗网络生成大数据随机径流样本集；构建水库群联合优化调度云并行模型、云计算集群；构建联合调度规则输入因子和决策变量样本集；采用随机森林回归算法构建多输入多输出型式梯级水库群联合优化调度规则模型；对训练好的调度规则进行调度运行模拟，并对调度运行结果评价。本发明通过深度卷积生成对抗网络和基于Spark的云并行计算技术高效地获得大数据样本，基于大数据样本进行多输入多输出型式调度规则的优化，提升了梯级水库群联合调度规则应用精度和泛化能力，实现了大规模高维水库群优化调度和精细化管理。
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公开(公告)号：CN118333242A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410757682.4
申请日：2024-06-13
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于大数据样本的梯级水库群联合调度规则优化方法，包括收集整理水库群调度基础数据；运用深度卷积生成对抗网络生成大数据随机径流样本集；构建水库群联合优化调度云并行模型、云计算集群；构建联合调度规则输入因子和决策变量样本集；采用随机森林回归算法构建多输入多输出型式梯级水库群联合优化调度规则模型；对训练好的调度规则进行调度运行模拟，并对调度运行结果评价。本发明通过深度卷积生成对抗网络和基于Spark的云并行计算技术高效地获得大数据样本，基于大数据样本进行多输入多输出型式调度规则的优化，提升了梯级水库群联合调度规则应用精度和泛化能力，实现了大规模高维水库群优化调度和精细化管理。
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公开(公告)号：CN118410720A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410842517.9
申请日：2024-06-27
IPC分类号： G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06N3/048 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于多时间尺度深度学习网络的降雨径流模拟方法，包括获取目标流域内各水文站点不同时间尺度的气象数据和该流域出口径流数据，并对气象数据进行预处理；基于卷积神经网络CNN与长短期记忆神经网络LSTM进行融合训练建模，生成多时间尺度深度学习网络模型；以预处理后的数据作为输入，利于多时间尺度深度学习网络模型模拟径流量值。本发明通过构建多时间尺度的降雨径流模拟方法，弥补了传统方法无法在同一个模型中模拟不同时间尺度径流的局限和不足，也更深入利用不同时间尺度的特征取得更好的预测效果，提升水文模拟精度。广泛应用于降雨径流模拟中，能完整的完成径流模拟和预测，为科学决策提供依据。
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公开(公告)号：CN117538956B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410021852.2
申请日：2024-01-08
摘要： 本发明公开了一种多源融合降水信息及实时感知信息驱动洪水预报系统，包括洪水多信息嵌入台，所述洪水多信息嵌入台通过固定装置固定在河道中，在所述洪水多信息嵌入台上设有左右对称分布的若干个大流量通孔以及若干个小流量通孔，所述大流量通孔上安装有大套筒，在小流量通孔上安装有小套筒，在大套筒内固定安装有可转动的转叶，在洪水多信息嵌入台上还设有不通孔，在不通孔中安装有圆柱体。本发明大大提高了洪水预报精度和效能，对周遭环境几乎没有要求、其适用性非常强，尤其是面对无资料区域洪水预报问题，极好地满足了当前洪水预报领域的需求。
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公开(公告)号：CN117538956A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410021852.2
申请日：2024-01-08
摘要： 本发明公开了一种多源融合降水信息及实时感知信息驱动洪水预报系统，包括洪水多信息嵌入台，所述洪水多信息嵌入台通过固定装置固定在河道中，在所述洪水多信息嵌入台上设有左右对称分布的若干个大流量通孔以及若干个小流量通孔，所述大流量通孔上安装有大套筒，在小流量通孔上安装有小套筒，在大套筒内固定安装有可转动的转叶，在洪水多信息嵌入台上还设有不通孔，在不通孔中安装有圆柱体。本发明大大提高了洪水预报精度和效能，对周遭环境几乎没有要求、其适用性非常强，尤其是面对无资料区域洪水预报问题，极好地满足了当前洪水预报领域的需求。
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