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公开(公告)号:CN115630723A
公开(公告)日:2023-01-20
申请号:CN202210905118.3
申请日:2022-07-29
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时空注意力的序列到序列多步长洪水预报方法及装置,通过对输入项添加空间注意力模型以及对深度学习框架添加时间注意力模型。空间注意力模型能够充分学习降雨的空间分布信息,在小流量台风模拟中效果较好,而时间注意力模型能够加强对快速汇流过程的学习,在大流量台风模拟效果较好。在添加了时空注意力机制的GRU‑Seq2Seq模型应用中可以发现,该模型能有效学习不同类型洪水,有效解决了山区小流域预报中的时滞现象以及洪峰预报精度不高的问题。
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公开(公告)号:CN115344816A
公开(公告)日:2022-11-15
申请号:CN202210794461.5
申请日:2022-07-07
Applicant: 福州大学
IPC: G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于无网格人工粘性项处理浅水流动干湿动边界的方法,包括:选择合适的粘度参数,对保守形式的二维浅水波方程的间断区间采用无网格法人工粘性项增加粘性,得到具有无网格粘性项的控制方程;采用MacCormack法对无网格粘性项的控制方程的时间项进行离散;采用广义有限差分法对无网格粘性项的控制方程不同方向支持域下的空间项进行离散;根据无网格粘性项的控制方程边界条件,求解得到各计算点的物理量;采用时间推进法处理湿节点,完成干湿边界的模拟运动。本发明有益效果是:能够保持相对平滑的区域不受干扰时,平滑陡度较大的区域,有较强的激波捕捉能力,并能准确稳定的模拟具有移动干湿边界和复杂底坡的浅水流动。
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