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公开(公告)号：CN119204318A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411287603.4
申请日：2024-09-13
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群和Mertropolis的不确定性水文预报方法，包括：数据预处理即选定新安江模型的参数和采用粒子群算法对选定的参数进行最大似然估计以求解新安江模型参数的最优值；对参数最优值进行随机扰动，以扰动结果作为初始样本点，生成多个包含马尔可夫链的独立线程或进程；经过自适应性Mertropolis算法(AM算法)判定各马尔科夫链是否收敛于平稳分布；将研究流域的数据输入新安江模型中，经过新安江模型计算输出水文流量预报区间范围。
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公开(公告)号：CN116793201A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202311025416.4
申请日：2023-08-15
Applicant: 河海大学
IPC: G01B7/02
Abstract: 本发明公开了一种基于龙芯微控制器的电涡流位移测量装置和方法，该装置包括微控制器、直接数字频率合成器、数字相位比较器、低通滤波器、电阻、电涡流线圈、电容以及时钟单元。微控制器控制直接数字频率合成器产生不同的频率，通过数字相位比较器测量电涡流线圈产生的相移，从而测量LC的谐振频率，进而得到位移。微控制器采用二分相位法测量LC的实际谐振频率，根据预先标定的频率位移曲线得到实际位移。本发明通过全数字方式实现电涡流阻抗测量，从而实现位移测量，可以在通用可编程逻辑器件上实现测量电路和微控制器的集成，实现小型化乃至微型化电涡流位移测量。
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公开(公告)号：CN116010795B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310261448.8
申请日：2023-03-17
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开一种基于图像特征和深度学习的相似场次降雨模式库构建方法：采用滑动窗口对历史降雨图像数据集进行分割得到所有场次降雨过程；提取各场次降雨过程的降雨持续天数、场次降雨总量、各日降雨量分布、降雨空间分布以及降雨中心运动轨迹特征；并进行特征相似性度量，采用基于混沌映射的多族群灰狼优化算法对特征的相似性度量进行融合，得到场次降雨过程的最优特征融合相似性度量；采用该最优特征融合相似性度量，从场次降雨过程历史库中搜索相似场次降雨过程并进行描述和表达，以此构建相似降雨模式库。本发明解决现有技术方案中或因用时序数据难以表达场次降雨过程的时空特征信息、或因场次降雨过程特征表达及相似性度量方法不足等问题。
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公开(公告)号：CN112733997B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110049328.2
申请日：2021-01-14
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开一种基于WOA‑LSTM‑MC的水文时间序列预测优化方法，包括使用优化后的鲸鱼优化算法对预测模型的部分参数进行参数寻优；选取待预测水文站的流量数据作为实验数据；将数据集划分为训练集和测试集，进行训练和预测；利用马尔可夫链MC进行矫正,从而得到最终的水文预测结果，即更为准确的预测值；建立混合WOA‑LSTM‑MC模型。本发明可以更快、更准确地找到预测模型所需要的最优参数，既能保证算法全局搜索能力及局部探索能力，收敛速度很快；预测结果精准。
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公开(公告)号：CN112183743B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011014776.0
申请日：2020-09-24
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度强化学习的提升星际争霸AI操作的方法，包括如下步骤：根据游戏引擎获得游戏单位属性参数、游戏属性单位和操作命令与之前已有的操作命令联立输入神经网络以及根据贪婪策略选择价值函数的最大值来决定游戏单位的操作方式。本发明通过引入深度学习和强化学习不断训练网络中的参数和价值函数中的参数来使得AI的操作更加具备逻辑性和合理性，提高了AI进行对战时的获胜率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114462254A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210254598.1
申请日：2022-03-15
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开一种基于流向的分布式水文模型并行计算方法，包括提出基于NetCDF(Network Common Data Format)的参数描述方法；实现对分布式水文模型的标准化构建；实现流域离散化与网格构建；根据河道关系、汇流关系，提取并行演算次序序列，实现分布式水文模型并行计算；本发明改变了分布式水文模型传统串行计算的方式，基于网格流向划分(GFD)实现模型计算效率的提升。
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公开(公告)号：CN112733997A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110049328.2
申请日：2021-01-14
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开一种基于WOA‑LSTM‑MC的水文时间序列预测优化方法，包括使用优化后的鲸鱼优化算法对预测模型的部分参数进行参数寻优；选取待预测水文站的流量数据作为实验数据；将数据集划分为训练集和测试集，进行训练和预测；利用马尔可夫链MC进行矫正,从而得到最终的水文预测结果，即更为准确的预测值；建立混合WOA‑LSTM‑MC模型。本发明可以更快、更准确地找到预测模型所需要的最优参数，既能保证算法全局搜索能力及局部探索能力，收敛速度很快；预测结果精准。
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公开(公告)号：CN112183743A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011014776.0
申请日：2020-09-24
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度强化学习的提升星际争霸AI操作的方法，包括如下步骤：根据游戏引擎获得游戏单位属性参数、游戏属性单位和操作命令与之前已有的操作命令联立输入神经网络以及根据贪婪策略选择价值函数的最大值来决定游戏单位的操作方式。本发明通过引入深度学习和强化学习不断训练网络中的参数和价值函数中的参数来使得AI的操作更加具备逻辑性和合理性，提高了AI进行对战时的获胜率。
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公开(公告)号：CN107145965B
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201710228116.4
申请日：2017-04-10
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于相似度匹配和极限学习机的河流洪水预测方法，首先基于极限学习机模型，获得各个历史洪水样本分别所对应的最优流量预测模型；然后，基于相似度匹配值由大至小顺序，选取预设前K个历史洪水样本，作为各个参考洪水样本；最后，基于实时水流量特征和实时降雨量特征进行流量值预测，并根据所获流量预测值，进行洪水判断。如此，所设计基于相似度匹配和极限学习机的河流洪水预测方法，能够克服现有技术的不足，有效提高河流洪水的实际预报精率。
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公开(公告)号：CN103942562A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410118967.X
申请日：2014-03-27
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多分类器组合的高光谱图像分类方法，属于遥感成像与模式识别相结合的技术领域。本发明包括以下步骤：步骤A、从高光谱图像的所有波段中选出多组较优的波段子集；步骤B、分别以所选出的每一组波段子集构建一个特征空间，并利用高光谱图像训练样本分别在各组波段子集所构建的特征空间中对分类器进行训练，得到与各组波段子集一一对应的多个基分类器；步骤C、根据所述多个基分类器，利用多分类器组合的方法对高光谱图像测试样本进行分类。本发明将多分类器组合的思想引入高光谱波段选择中，相比现有技术可有效提高波段选择后的分类正确率。
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