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公开(公告)号：CN114547017A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210450508.6
申请日：2022-04-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的气象大数据融合方法，包括：构建得到多源气象数据样本；根据不同气候变量的原始分辨率，以最大化信息保留效率为约束，选取相应的超分倍数，得到优化后的超分辨率模块；采用聚焦式注意力机制构建时空注意力模块，根据不同气候变量的周期性特点，选择相应的时间步长；结合优化后的超分模型和时空注意力模块，构建得到气象数据融合模型；以气候变量的分辨率最小为损失函数，采用多源气象数据样本对气象数据融合模型进行训练；将采集到的多个数据源的实时气象数据导入训练完成的气象数据融合模型，得到高分辨率的融合气象数据。本发明能够解决多源气象数据分辨率差异的问题。
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公开(公告)号：CN114139770A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111333722.5
申请日：2021-11-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于索洛增长和存量递归的金属产业经济预估系统和方法，所述经济预估系统包括：一金属产业的经济数据库，用于存储经济数据；一数据预处理模块，其用于对金属产业的经济数据库进行数据预处理；一模型建立模块，其通过变量选择和模型寻优建立经济预估模型；一经济预估模块，其通过经济预估模型获取宏观经济预估结果和微观经济预估结果。一交互模块，用于输入经济数据和输出经济预估结果，本发明可以预测金属产业经济发展趋势，有利于政府部门对未来的金属产业提前做出科学的经济决策，防止产量过剩出现，最大化满足市场需求和经济收益。
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公开(公告)号：CN113537177B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111087346.6
申请日：2021-09-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉Transformer的洪涝灾害监测与灾情分析方法，包括步骤：（1）构建基于视觉Transformer的双时相图像变化检测模型；（2）选取双时相遥感影像，制作洪涝灾害标签；（3）根据步骤（1）构建的双时相图像变化检测模型，进行洪涝监测与灾情分析。本发明结合深度学习中基于先进视觉Transformer的双时相图像变化检测模型和不受时间、天气影响且穿透能力强的雷达数据，能获取洪涝发生时的数据和提高识别精度。
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公开(公告)号：CN113537177A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202111087346.6
申请日：2021-09-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉Transformer的洪涝灾害监测与灾情分析，包括步骤：（1）构建基于视觉Transformer的双时相图像变化检测模型；（2）选取双时相遥感影像，制作洪涝灾害标签；（3）根据步骤（1）构建的双时相图像变化检测模型，进行洪涝监测与灾情分析。本发明结合深度学习中基于先进视觉Transformer的双时相图像变化检测模型和不受时间、天气影响且穿透能力强的雷达数据，能获取洪涝发生时的数据和提高识别精度。
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公开(公告)号：CN113469587A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202111028972.8
申请日：2021-09-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种评估气候变化对区域滑坡发生时空影响方法及装置，属于滑坡评估及预测领域。该方法包括获取关于特定区域的降雨数据；根据所述降雨数据划分为多个降雨事件，每个所述降雨事件至少包括持续时间和累积降雨量；将所述降雨事件与历史滑坡灾害数据库中的每起滑坡灾害事件进行时间和空间匹配，以得诱发每起滑坡灾害事件的持续时间和累积降雨量；根据所述诱发每起滑坡灾害事件的持续时间和累积降雨量建立降雨阈值曲线；根据所述降雨阈值曲线评估气候变化对所述特定区域内发生滑坡的时空影响。本发明有效实现评估降水事件的持续时间和累积降雨量对滑坡的影响，进而在气候变化过程中提前感知可能发生滑坡的区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119294269A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411808187.8
申请日：2024-12-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F18/27 , G06F18/20 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N7/01 , G06N20/20 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种结合机器学习集合预测的洪涝排水效应快速评估方法，包括以下步骤：（1）采集整理预测评估洪涝发生作用下排水效应的特征数据；（2）建立基于物理机制的洪涝水动力数值模型；（3）构建数据集并做数据预处理；（4）利用贝叶斯优化器确定各个回归模型最优超参数组合；（5）训练基于多种机器学习方法及超参数优化的各个回归模型；（6）对各个多回归模型进行集合预测，构建洪涝过程中排水作用效应的快速预测评估模型；（7）将步骤（6）训练好的模型用于快速评估预测；本发明提高了城市洪涝应急管理的响应速度。
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公开(公告)号：CN118132925A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410552471.7
申请日：2024-05-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及太阳能评估技术领域，公开了一种基于复杂地形降尺度方法的高精度太阳能资源评估方法，包括以下步骤：（1）根据日照时数的观测数据计算平均气候场，得到气候场插值即制作气候场；（2）计算所有日照时数数据与气候场的差值，得到异常值插值结果即制作距平场；（3）叠加气候场与距平场的插值结果；（4）将步骤（3）得到的结果与日照时数的观测数据进行偏差订正得到最终结果；（5）基于日照时数和日地外太阳辐射估算日太阳辐射；本发明一方面解决缺少地面台站或观测资料精度不能满足需求，导致无法大范围、高精度预测太阳辐射的问题；另一方面解决地形复杂、海拔变化大等原因造成的太阳辐射评估难度大问题。
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公开(公告)号：CN113610438B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202110973595.9
申请日：2021-08-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q40/08 , G06Q50/02 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种气象灾害保险指数评估方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1、获取气象数据与灾损数据；S2、气象灾害危险性评估；S3、建立灾害损失评估模型；S4、构建气象灾害保险指数评估模型；S5、气象灾害保险指数产品开发与应用；所述系统包括气象数据与灾损数据获取模块、气象灾害危险性评估模块、灾害损失评估模型模块、气象灾害保险指数评估模型构建模块、产品开发与应用模块。本发明实现了根据气象灾害保险指数评估对理赔产品进行动态调整，达到了对气象灾害保险指数评估的精确化操作。
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公开(公告)号：CN113610436B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110973111.0
申请日：2021-08-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种承灾体动态脆弱性评估方法及系统，所述方法包括以下步骤：建立灾情数据库；识别目标区域某一时段内的灾害特征；获取历次灾害事件承载体暴露度特征；绘制灾害损失率曲线，构建灾害损失‑强度‑恢复力动态评估模型；预估不同发展路径下目标区域承灾体特征和恢复力变化；构建承灾体脆弱性动态评估模型。所述系统包括数据获取模块、灾害判别模块、暴露度计算模块、动态评估模型模块、社会经济预估模块、动态脆弱性评估模块。本发明通过影响脆弱性的相关变量构建相应的评估模板获得承灾体脆弱性评估结果，达到了统一评估标准、量化分析参数的技术目的，实现了标准化、精确化评估的技术效果，进一步提高了灾害评估领域的智能化水平。
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公开(公告)号：CN114626512B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210532112.6
申请日：2022-05-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于有向图神经网络的高温灾害预报方法，包括步骤如下：S1，将各气象要素分别进行标准化处理，使各气象要素按比例缩放在同一取值范围内；S2，构建有向图神经网络模型，将各气象要素作为图中的节点，采用图邻接矩阵描述各节点之间的关系；再采用逐步学习策略学习节点信息，并不断更新邻接矩阵的状态；S3，确定损失函数后开始训练有向图神经网络模型，通过调整学习率、优化器、正则化参数得到满足要求的模型作为预测模型，并保存预测模型；S4，输入历史气象数据，得到未来一段时间的高温灾害指数预报，发出相应的灾害预警。本发明在模型中加入了注意力机制，能够使模型关注对变量影响大的部分，更有利于有效信息的聚合。
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