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公开(公告)号:CN114970377B
公开(公告)日:2022-09-30
申请号:CN202210905823.3
申请日:2022-07-29
摘要: 本申请涉及一种基于新安江与深度学习耦合模型的场次洪水预报方法和系统,所述方法包括:采集并预处理预研究区域的地理信息数据和雨水情数据,构建新安江三水源小时尺度水文模型;基于所述地理信息数据和雨水情数据获得新安江三水源小时尺度水文模型的洪水初始参数,率定和检验新安江三水源小时尺度水文模型,并通过所述新安江三水源小时尺度水文模型筛选出预定数量的场次洪水,获得各场次洪水的输出变量和中间状态变量;构建与所述新安江三水源小时尺度水文模型适配的深度学习耦合模型,形成新安江与深度学习耦合模型并获得预报结果。本申请大大提高了场次洪水预报的准确性,同时神经网络的泛化能力得到增强,便于迁移应用。
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公开(公告)号:CN114970377A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210905823.3
申请日:2022-07-29
摘要: 本申请涉及一种基于新安江与深度学习耦合模型的场次洪水预报方法和系统,所述方法包括:采集并预处理预研究区域的地理信息数据和雨水情数据,构建新安江三水源小时尺度水文模型;基于所述地理信息数据和雨水情数据获得新安江三水源小时尺度水文模型的洪水初始参数,率定和检验新安江三水源小时尺度水文模型,并通过所述新安江三水源小时尺度水文模型筛选出预定数量的场次洪水,获得各场次洪水的输出变量和中间状态变量;构建与所述新安江三水源小时尺度水文模型适配的深度学习耦合模型,形成新安江与深度学习耦合模型并获得预报结果。本申请大大提高了场次洪水预报的准确性,同时神经网络的泛化能力得到增强,便于迁移应用。
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公开(公告)号:CN118504447A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410574309.5
申请日:2024-05-10
申请人: 太湖流域管理局水利发展研究中心
发明人: 孙辉 , 唐力 , 戴晶晶 , 刘克强 , 蔡文婷 , 陈运 , 徐天奕 , 曹翔 , 刘增贤 , 邓越 , 李琛 , 单玉书 , 何爽 , 刘飞 , 刘欣欣 , 曾奕滔 , 胡雪娇 , 毕佳蕾 , 陈文召 , 钱纯纯 , 戴翀翌 , 耿子健
IPC分类号: G06F30/28 , G06F30/25 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要: 本发明公开了基于多维度粒子流场渲染技术的洪水运动可视化模拟方法,涉及节能环保技术领域。本发明适用于多尺度河道粒子流场展示,精细依据断面位置,沿河道配置生成粒子流;用户能够以河道为单元,个性化自定义设置粒子数量;粒子流向智能判断,系统配置流向判断方法,根据模型导入数据,自动智能化判断水流方向;通过速度、颜色分级展示,本发明能够将常见风场、流场粒子流按照不同工程方案自动生成与流速、水位相关联的流场效果。
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