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公开(公告)号：CN114936505A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210270196.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开一种城市雨水井多点位水深快速预报的方法，包括以下步骤：构建街道‑雨水下水道双排水系统耦合模型，利用耦合模型得到水深数据集；对水深数据集采用基于互相关分析的皮尔逊相关系数法，得到时间相关性分析结果；采用Min‑Max法对水深数据集进行归一化；采用软注意最大权值法对水深数据集中空间相关性进行分析，得到空间相关性分析结果；根据时、空间相关性分析结果构建城市雨水井多点位水深快速预报模型；使用均方误差作为损失函数，训练水深快速预报模型并优化，得到优化后的模型；对优化后的模型进行评价；将评价通过的模型应用于实际水深预报，得到预报结果。本发明有益效果是：提高了雨水井多点位水深预报的速度和精度。
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公开(公告)号：CN114936505B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210270196.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开一种城市雨水井多点位水深快速预报的方法，包括以下步骤：构建街道‑雨水下水道双排水系统耦合模型，利用耦合模型得到水深数据集；对水深数据集采用基于互相关分析的皮尔逊相关系数法，得到时间相关性分析结果；采用Min‑Max法对水深数据集进行归一化；采用软注意最大权值法对水深数据集中空间相关性进行分析，得到空间相关性分析结果；根据时、空间相关性分析结果构建城市雨水井多点位水深快速预报模型；使用均方误差作为损失函数，训练水深快速预报模型并优化，得到优化后的模型；对优化后的模型进行评价；将评价通过的模型应用于实际水深预报，得到预报结果。本发明有益效果是：提高了雨水井多点位水深预报的速度和精度。
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公开(公告)号：CN116338821A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310129944.8
申请日：2023-02-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种多源信息融合的小流域降水估计方法、设备及存储设备，方法包括以下步骤：获取卫星遥感降水数据；对降水数据进行降尺度处理，得到降水序列；获取多源信息，多源信息包括：气温序列和雨量站点历史降水序列；将多源信息与降水序列进行拼接，得到样本集；将样本集划分为训练集与测试集；构建LSTM神经网络模型；利用训练集训练所述LSTM神经网络模型，并利用测试集进行测试，得到训练好的模型；将待预测的输入数据输入至训练好的模型，得到最终降水估计值。本发明有益效果是：能提高对降水以及非降水区域的监测能力并有效解决了雨量站由于设备故障所引起的降雨序列缺失的问题，同时能够有效捕捉中高海拔山区小流域的局部暴雨。
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