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公开(公告)号：CN118396330A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410643892.0
申请日：2024-05-23
申请人： 河海大学 , 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/02 , G06N3/092
摘要： 本发明公开了一种基于改进Q‑learning的水资源优化调度方法与系统，方法包括如下步骤：1)对水资源调度涉及的实体对象进行分级建模，并根据分级信息确定可参与调度的对象集合；2)考虑不同领域的水资源需求满足率和/或用水产生的主体效益，建立水资源调度优化模型；3)构建改进Q‑learning算法，求解水资源调度优化模型，获得水资源调度方案集。本发明通过考虑不同领域的水资源需求和/或用水产生的主体效益，建立水资源调度优化模型，并构建了一种面向该模型的改进Q‑learning算法，最终利用改进的算法求解优化模型，利用该方法可智能计算获得跨流域等规模化区域内的水资源调度方案集，解决目标地区范围性、季节性的缺水问题，提高水资源的利用率。
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公开(公告)号：CN118246713B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410670680.1
申请日：2024-05-28
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/02 , G06Q50/06 , G06F17/10
摘要： 本发明公开了基于多要素的农业耕地灌溉用水量客观计算方法及系统，属于水资源管理技术领域，包括步骤：以农业灌区为基本计算单元，构建多要素计算资料数据集；基于多要素计算资料数据集，分类构建灌区耕地作物用水量计算模型，所构建的计算模型包括面积与定额乘积计算模型、取用水监测计量计算模型、试验田计算模型、作物生长周期计算模型；构建计算成果数据集；并具体提供了作物生长周期计算模型的计算公式。本发明以灌区为计算单元，通过收集整理灌区的种植结构，利用当前现有水文气象及水资源监测要素，对灌区作物需水过程与降水时空过程配匹计算，并构建多要素计算方法，该多要素计算成果为客观确定灌区耕地用水量提供了数据基础。
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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
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/243
摘要： 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：CN118780134A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411237758.7
申请日：2024-09-05
IPC分类号： G06F30/23 , G06F30/28 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06F113/08 , G06F119/02 , G06F119/14
摘要： 本发明提供了一种考虑空间异质性的产流精细模拟方法及系统，涉及水文模拟技术领域。该方法包括：划分出目标区域的城市下垫面、自然下垫面，生成土地利用类型图；基于城市下垫面建立城市水文模型，根据城市河/管网信息划分不同的子汇水区，分别计算不同子汇水区的地表产流；基于城市河/管网信息以及不同子汇水区的地表产流计算结果，建立城市河/管网水动力学模型；根据自然下垫面所属区域的数字高程DEM数据划分数个子流域，对各子流域分别进行产流计算，并模型寻找出汇流点；基于汇流点的水动力学关系、汇流逻辑关系，耦合城市河/管网水动力学模型和河道汇流模型。
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公开(公告)号：CN118581922A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410844367.5
申请日：2024-06-27
摘要： 本发明涉及海上风电工程技术领域，且公开了一种具有防冲刷结构的海上风电桩基础，包括风电单桩桩基，所述风电单桩桩基底端设置有防冲刷圆台罩，且防冲刷圆台罩内部与风电单桩桩基之间填充有石块，所述防冲刷圆台罩外部等距离设置有多个输送筒，且每个输送筒与防冲刷圆台罩外壁之间均固定连接有连接套，所述输送筒底部连通有收集筒，且收集筒外壁设置有多个通孔二，所述输送筒内部设置有输送机构。本发明通过防冲刷圆台罩和石块能够对风电单桩桩基进防护，同时能够对海洋运动携带的砂砾碎石块进行收集，将收集的砂砾碎石块输送至防冲刷圆台罩内部，用来填补形成的冲刷坑，避免冲刷坑变大，起到良好的防冲刷效果。
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公开(公告)号：CN118395867A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410582696.7
申请日：2024-05-11
IPC分类号： G06F30/27 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种适用于水稻田间尺度灌排模拟的方法，属于农业灌溉模型应用技术领域。本发明方法，包括：通过田间实测建立水稻耕作层土壤含水率与耕作层土壤水位的关系公式；获取田间灌溉试验实测数据及对应的灌溉模式指标数据，将实测数据作为模型输入数据，针对输入数据，根据指标数据，模拟计算，获取日尺度的田间水量变化数据，对水量变化数据根据实测田间水位变化数据，对模型训练，生成水稻田间灌排模型；获取目标数据，输入至水稻田间灌排模型进行运算，获取水稻田间尺度灌排的模拟数据，根据模拟数据进行模拟灌排。本发明解决了南方平原河网区水稻干湿交替灌溉，田间有水层、无水层变化频繁等造成的稻田田间灌排过程模拟困难的问题。
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公开(公告)号：CN118095104B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410487324.6
申请日：2024-04-23
IPC分类号： G06F30/27 , G01D21/02 , G06F30/28 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明提供了一种基于机器学习的洪涝快速预报方法及系统，涉及洪涝灾害实时预报技术领域。本发明通过构建水文水动力耦合模型，基于该水文水动力模型模拟不同暴雨重现期和雨型下的暴雨淹没情况，以预设的水深阈值判断淹没区和非淹没区。此外，本发明通过构建得到最优洪水预报模型与最优水深预测模型，快速计算各网格的淹没范围、淹没水深和淹没演进情况。相比以往研究利用神经网络模型单个变量输出，预测多个空间点需要构建大量模型的缺点，本发明构建的CNN模型能考虑多个栅格点的空间相关性，预测精度和效率更高，并且克服了水文水动力模型计算耗时长的特点，能够快速输出预报结果。
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公开(公告)号：CN117890553A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410289886.X
申请日：2024-03-14
摘要： 本发明公开了一种水文水资源监控系统，用于实现饮用水水源地的水质监测及预警，该系统包括：水文数据采集模块、水文数据分析模块、通讯模块、以及预警模块；水文数据采集模块通过多个数据传感器实时监测水文数据；当某个监测站点的水质数据超出预设阈值时，根据采集的水文数据对饮用水水源地的水质进行预警分析；预警模根据分析结果与饮用水水源地监测标准进行比较，生成预警信息并发送给饮水水源地管理人员。该系统结构简单，预测精度高，受天气变化影响小，能够实现饮用水水源地水质的自动监测和预警，具有很高的实用价值。
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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
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/243
摘要： 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：CN115331087B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211237501.2
申请日：2022-10-11
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/80 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/26
摘要： 本发明提出了一种融合区域语义与像素特征的遥感影像变化检测方法及系统，属于遥感影像变化检测的技术领域。首先，构建基于孪生网络架构的多尺度特征融合变化检测网络模型，利用端到端深度学习完成双时相遥感影像的直接变化检测；其次，利用语义分割模型赋予检测对象的区域语义，借助对象语义的区域连续属性，结合集合运算对直接变化检测结果的边缘进行逐像素分类优化，减少变化检测结果中的粘连等误检，提升双时相遥感影像变化检测精度。本发明通过将区域语义和像素特征结合，既能基于深度学习直接完成变化检测区域的识别，又解决了直接变化检测中的多类误检问题，高精度地实现了双时相影像的端到端变化检测。
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