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公开(公告)号：CN119723847A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411846997.2
申请日：2024-12-16
Applicant: 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
IPC: G08B31/00 , G08B21/18 , G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/27 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种地下水水位预警系统及方法，属于水位预警领域，该系统包括：水位预警阈值确定模块用于确定评价区域的水位预警阈值；所述站网选取模块用于基于所述水位预警阈值和地下水类型选取代表站；所述水位变化计算模块用于计算地下水水位变化情况；所述预测预警模块用于发布水位变化预警标识，并对地下水水位变化进行预测。
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公开(公告)号：CN119003466A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411488114.5
申请日：2024-10-24
Applicant: 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
IPC: G06F16/16 , G06F16/172
Abstract: 本发明涉及水文预报技术领域，公开了一种水文模型通用的资源文件定义及交互方法、系统、介质及设备，其包括：收集水文模型并建立水文模型的资源目录集，该资源目录集中包括各种水文模型代码、类型和适用区域；收集水文模型的通用资源文件，由水文模型配置资源文件、模型输入资源文件、模型输出资源文件构成资源集；根据资源集得到资源文件，建立水文模型与资源文件的拓扑关系，形成系统配置文件；通过读取系统配置文件，基于水文模型代码获取资源文件清单，并进行呈现。本发明有利于快速处理水文模型的各类数据。
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公开(公告)号：CN118733099A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410903806.5
申请日：2024-07-05
Applicant: 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心) , 北京东华合创科技有限公司
IPC: G06F8/70 , G06F8/71 , G06F8/65 , G06F9/4401
Abstract: 本申请公开了一种面向多台服务器的软件自动化运维方法。本申请通过建立与多台服务器的控制关系；根据获取的运维指令进入对应应用场景，在主模式服务器中部署应用场景所对应的软件程序文件；最后在各个从模式服务器中通过主模式服务器接口获取软件程序，并根据当前应用场景实现自动化运维。本申请具体在不同应用场景中实现了软件版本自动更新、软件服务自动恢复、日志告警自动通知，从而实现在多台服务器上对软件进行自动化运维的目的。
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公开(公告)号：CN116128371B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202310167277.2
申请日：2023-02-27
Applicant: 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G08B31/00
Abstract: 本发明公开了一种多指标综合干旱监测预警系统，应用于干旱监测预警技术领域，包括：数据服务层：构建多指标综合干旱监测预警专用数据库，提供数据访问、存储、备份、挖掘各项数据管理服务；平台支撑层：提供统一技术架构和运行环境，为业务应用层提供通用的应用和集成服务，为数据服务层提供运行平台；业务应用层：构建多指标综合干旱监测预警综合平台，为用户提供web和移动应用服务。本发明在开展数据资源建设和分区分类干旱监测指标筛选与阈值率定任务的基础上构建平台，实现各类干旱产品的成果生成、服务发布、综合查询、对比分析和系统集成。同时，包括标准化规范体系以及安全保障体系两个体系，且具有软件开发与测试、用户权限管理功能。
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公开(公告)号：CN117574778B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410046230.5
申请日：2024-01-12
Applicant: 河海大学 , 长江水利委员会水文局 , 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
IPC: G06F30/27 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的相似场次洪水模式库构建方法，先采用预置的场次洪水分割规则及滑动窗口技术对流量(或水位)时间序列#imgabs0#进行自动分割,生成场次洪水集合F；然后提取各场次洪水过程的洪峰历时FT、峰值流量MF等特征信息并构建洪水特征数据库；定义场次洪水过程中各特征信息间的相似性度量，并融合各特征距离度量得到场次降水过程的综合距离度量，实现相似场次洪水过程的搜索；采用基于DBI指标的K‑means算法对相似场次洪水模式进行聚类，并以此为基础构建洪水模式库。本发明能够解决现有技术方案中场次洪水过程特征表达及相似性度量方法不足等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117574778A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410046230.5
申请日：2024-01-12
Applicant: 河海大学 , 长江水利委员会水文局 , 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
IPC: G06F30/27 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的相似场次洪水模式库构建方法，先采用预置的场次洪水分割规则及滑动窗口技术对流量(或水位)时间序列#imgabs0#进行自动分割,生成场次洪水集合F；然后提取各场次洪水过程的洪峰历时FT、峰值流量MF等特征信息并构建洪水特征数据库；定义场次洪水过程中各特征信息间的相似性度量，并融合各特征距离度量得到场次降水过程的综合距离度量，实现相似场次洪水过程的搜索；采用基于DBI指标的K‑means算法对相似场次洪水模式进行聚类，并以此为基础构建洪水模式库。本发明能够解决现有技术方案中场次洪水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：CN117520876A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410025345.6
申请日：2024-01-08
Applicant: 河海大学 , 长江水利委员会水文局 , 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
IPC: G06F18/23213 , G06F30/27
Abstract: 本发明公开一种基于相似降雨‑洪水模式匹配的洪水预报智能推荐方法，首先基于现有技术方案构建历史降雨‑洪水关联模式库；然后采用图像特征提取技术提取当前降雨过程的语义特征，从历史降雨‑洪水关联模式库中挖掘和当前降雨模式相似的历史降雨模式集合；并根据历史降雨‑洪水关联模式库中降雨模式与洪水模式间的关联频繁项集，智能优选洪水模式及其对应的洪水过程推荐给用户作为当前降雨过程可能导致的洪水过程。本专利实现了历史场景降雨‑洪水模式库的相似降雨‑洪水模式快速搜索和匹配、智能洪水预报推荐，为相似洪水的挖掘和智能洪水预测提供新的方法和技术支撑。
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公开(公告)号：CN116429071A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310406055.1
申请日：2023-04-17
Applicant: 河海大学 , 淮河水利委员会水文局(信息中心) , 山东省水文中心 , 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
IPC: G01C13/00 , G06F30/20 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于径流模数的嵌套流域智能洪水预报方法，利用流域原始DEM数据进行流域数字化，提取流域面积及河网形态信息；基于流域内水文站站点资料及流域面积等信息，计算径流模数并进行数据预处理，建立场次洪水数据集；基于场次洪水数据集，采用长短期记忆递归神经网络(LSTM)模型构建流域出口断面洪水过程模拟模型；基于无径流资料嵌套子流域内的降雨信息，利用所构建的流域出口断面洪水过程模拟模型对该子流域内的洪水过程进行模拟。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，实现了嵌套子流域洪水过程的模拟，为流域出口断面洪水过程智能模拟提供了一条有效途径。
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公开(公告)号：CN116128371A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310167277.2
申请日：2023-02-27
Applicant: 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G08B31/00
Abstract: 本发明公开了一种多指标综合干旱监测预警系统，应用于干旱监测预警技术领域，包括：数据服务层：构建多指标综合干旱监测预警专用数据库，提供数据访问、存储、备份、挖掘各项数据管理服务；平台支撑层：提供统一技术架构和运行环境，为业务应用层提供通用的应用和集成服务，为数据服务层提供运行平台；业务应用层：构建多指标综合干旱监测预警综合平台，为用户提供web和移动应用服务。本发明在开展数据资源建设和分区分类干旱监测指标筛选与阈值率定任务的基础上构建平台，实现各类干旱产品的成果生成、服务发布、综合查询、对比分析和系统集成。同时，包括标准化规范体系以及安全保障体系两个体系，且具有软件开发与测试、用户权限管理功能。
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公开(公告)号：CN118586849A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410631344.6
申请日：2024-05-21
Applicant: 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/0631 , G06N3/045
Abstract: 本公开提供了一种数据处理方法，可以应用于人工智能领域。该方法包括：将业务需求数据输入至大语言模型中，得到与业务需求数据对应的至少一个初始任务；基于至少一个初始任务，确定具有顺序属性的至少一个目标任务；对于每个目标任务，从多个预设任务执行器中确定与目标任务对应的目标任务执行器；基于至少一个目标任务各自的顺序属性，将至少一个目标任务分别调度至与至少一个目标任务各自对应的目标任务执行器中，以便得到与至少一个目标任务各自对应的执行结果数据；基于与至少一个目标任务各自对应的执行结果数据，得到针对业务需求数据的答复数据。
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