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公开(公告)号：CN117291055A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311380331.8
申请日：2023-10-23
Applicant: 淮河水利委员会水文局(信息中心)
Abstract: 本发明公开一种河系的洪水预报预演一体化系统，该系统包括：预报体系构建模块、防洪形势分析模块、预报计算模块和调度预演模块，通过预报体系构建模块组建河系包含的集水区单元、其上下游拓扑关系及各单元配置的产汇流模型方法；通过防洪形势分析模块获取组成预报体系各集水区单元设定计算时段的降雨量、水位流量及状态量数据；通过预报计算模块，计算得到预报体系内各集水区单元产汇流预报结果；通过调度预演模块，预演得到工程不同运用方式下各集水区控制断面水情变化结果。本发明能够灵活组建预报体系，并对预报体系内集水区单元进行一体化洪水预报预演，业务运行效率高。
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公开(公告)号：CN109783884B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201811586544.5
申请日：2018-12-25
Applicant: 河海大学 , 淮河水利委员会水文局(信息中心)
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了基于面雨量和模型参数同时校正的实时洪水预报误差修正方法，通过将实时洪水预报总误差按一定比例分成降雨误差和模型误差，再使用响应函数修正模型，实现面降雨量输入和模型参数的同时修正。本发明提供的可同时矫正面平均雨量和模型参数的洪水预报误差修正方法，克服了目前基于系统响应理论的实时洪水预报误差修正技术只能假定面降雨量和模型参数中一个没有误差，而将总误差全部作为另一个的误差来修正这一不足，对于提高洪水预报精度有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN115099497A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210741890.6
申请日：2022-06-28
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 重庆交通大学 , 淮河水利委员会水文局(信息中心)
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的实时洪水预报智能方法。本发明基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络构建一个用于水文过程预测的深度学习网络(CNN‑LSTM)。在CNN‑LSTM中，CNN用于识别和提取空间降水数据，LSTM用于学习降水与流量之间的时间序列关系。这两个网络使得CNN‑LSTM具有识别空间和时间信息的能力。CNN‑LSTM在水文建模中学习非线性和复杂过程方面具有强大的能力。
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公开(公告)号：CN114707753A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210438848.7
申请日：2022-04-25
Applicant: 河海大学 , 淮河水利委员会水文局(信息中心)
Abstract: 本发明公开了一种区域化LSTM洪水预报方法，步骤包括：收集历史水文资料，在综合考虑区域信息的基础上，进行水文数据的预处理；划分率定集与验证集，初定模型参数并进行模型训练；选取精度评价指标，进行模型精度评价；选取优化算法，进行模型参数寻优。本发明通过水文资料与流域信息相结合的方式，构建水文气候一致区尺度的LSTM模型。扩大了LSTM模型的训练集，进一步提高了洪水预报的精度，弥补了无资料地区的洪水预报的不足，具有较强的应用前景。
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公开(公告)号：CN106295859B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201610619475.8
申请日：2016-08-01
Applicant: 淮河水利委员会水文局(信息中心)
Abstract: 本发明涉及无径流资料地区汇流计算方法，步骤如下：搜集已完成的有历史降雨径流资料、采用单位线汇流预报效果较好的流域，预先将其汇流方案和流域地理信息进行保存；进行无径流资料流域洪水汇流计算时，首先建立有资料和无资料流域网格净雨水滴数目的数量‑时间分布曲线，并采用三角形进行概化，而后对概化的三角形过程进行相似度计算寻找相似流域集，并对相似流域集的单位线过程进行时空变换，最终按照峰大时短的最不利原则对变换单位线集进行综合得到无径流资料流域单位线。本发明在大量流域预报积累的基础上，采用针对性准则进行相似流域选取、单位线的时空变换综合，可有效避免人为主观判断误差，提高效率，为大范围无资料地区预报奠定基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109783884A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811586544.5
申请日：2018-12-25
Applicant: 河海大学 , 淮河水利委员会水文局(信息中心)
Abstract: 本发明公开了基于面雨量和模型参数同时校正的实时洪水预报误差修正方法，通过将实时洪水预报总误差按一定比例分成降雨误差和模型误差，再使用响应函数修正模型，实现面降雨量输入和模型参数的同时修正。本发明提供的可同时矫正面平均雨量和模型参数的洪水预报误差修正方法，克服了目前基于系统响应理论的实时洪水预报误差修正技术只能假定面降雨量和模型参数中一个没有误差，而将总误差全部作为另一个的误差来修正这一不足，对于提高洪水预报精度有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN108985585A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810686114.4
申请日：2018-06-28
Applicant: 河海大学 , 淮河水利委员会水文局(信息中心)
Abstract: 本发明公开了一种考虑预报不确定性影响的水库洪水资源利用风险对冲决策方法，包括依据预报来水与需水相对大小关系划分防洪阶段与兴利阶段，统计两阶段预报误差参数条件；定义洪水资源利用中防洪阶段的防洪风险、以及供水阶段的缺水风险；建立水库洪水资源利用两阶段风险对冲模型；在给定模型参数输入条件下，采用一阶最优性条件推导防洪、供水转换中间变量水库蓄量的解析规则；输出洪水资源利用风险对冲解析规则的函数图以及应用该规则在不同来水条件下的调度目标函数结果。本发明量化了防洪、供水两阶段风险的表征方式，可解析各主要影响因素与蓄量的函数关系，并可降低防洪、缺水的风险损失之和，综合协调水库汛期调度中防洪、兴利的目标矛盾。
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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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公开(公告)号：CN116993027A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311255644.0
申请日：2023-09-27
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 淮河水利委员会水文局(信息中心)
Abstract: 本发明提供一种改进的水工程联合调度优化方法，包括构建水工程联合调度计算方案，还包括以下步骤：确定参与水工程联合调度水利工程节点，以及确定各个水工程调度节点的可行调度数值；改进水工程联合调度优化算法，用得到的可行调度值代替优化算法中的随机数；使用改进后的所述水工程联合调度优化算法，加载调度方案和洪水计算，将优化结果转换为可行调度值；将优化调度结果通过概化图进行时空数据的可视化展示。本发明提出的一种改进的水工程联合调度优化方法，可以实现高效水工程联合调度优化计算，寻优的结果符合实际业务特点，可用于实际水工程联合调度决策指挥。
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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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