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公开(公告)号:CN119004992B
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411157349.6
申请日:2024-08-22
Applicant: 河海大学 , 水利部海河水利委员会海河流域水土保持监测中心站 , 河北省水文勘测研究中心
Abstract: 本发明公开一种基于特征选择技术及流域物理相似性原理的水文模型参数区域化方法,包括以下步骤:在多个水文气象资料丰富的流域对水文模型待估参数进行自动率定;基于数字高程数据、土壤数据及土地利用及覆被数据,提取上述流域的面积、平均坡度及森林覆盖率等特征值;定量计算各个流域特征对水文模型待估参数的重要性权重;基于流域特征权重及秩累计相似性矩阵,将水文模型参数从水文气象资料丰富的流域移用至无水文资料流域。本发明具有数据来源稳定可靠、计算效率高、结果客观合理等优点,有利于无资料流域的水文模型参数的确定及提高该流域洪水模拟的准确性。
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公开(公告)号:CN119004992A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202411157349.6
申请日:2024-08-22
Applicant: 河海大学 , 水利部海河水利委员会海河流域水土保持监测中心站 , 河北省水文勘测研究中心
Abstract: 本发明公开一种基于特征选择技术及流域物理相似性原理的水文模型参数区域化方法,包括以下步骤:在多个水文气象资料丰富的流域对水文模型待估参数进行自动率定;基于数字高程数据、土壤数据及土地利用及覆被数据,提取上述流域的面积、平均坡度及森林覆盖率等特征值;定量计算各个流域特征对水文模型待估参数的重要性权重;基于流域特征权重及秩累计相似性矩阵,将水文模型参数从水文气象资料丰富的流域移用至无水文资料流域。本发明具有数据来源稳定可靠、计算效率高、结果客观合理等优点,有利于无资料流域的水文模型参数的确定及提高该流域洪水模拟的准确性。
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公开(公告)号:CN119150730A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411170940.5
申请日:2024-08-26
Applicant: 河海大学 , 河北省水文勘测研究中心 , 淮河水利委员会水文局(信息中心) , 长江水利委员会水文局 , 湖北一方科技发展有限责任公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/006 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种考虑系统非高斯性的洪水模拟实时校正方法,在待模拟流域构建用于洪水模拟的水文模型;构建与水文模型耦合的集合卡尔曼滤波器;基于水文模型和集合卡尔曼滤波器训练长短期记忆递归神经网络(LSTM)模型处理水文模型的非高斯性;基于训练的LSTM模型对水文模型预报结果进行实时校正。本发明具有数据来源稳定可靠、计算效率高、结果客观合理等优点,有利于提升水文模型对洪水过程的模拟预报精度。
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