公开(公告)号：CN119201438A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411233687.3

申请日：2024-09-04

Applicant: 中国水利水电科学研究院 ,  水利部海河水利委员会水文局 ,  四维世景科技(北京)有限公司

Inventor： 马强 ,  杨邦 ,  蔡超 ,  于汪洋 ,  范辉 ,  王龙阳 ,  马建威 ,  丁晨 ,  杜龙江

IPC: G06F9/50 ,  G06T1/20

Abstract: 一种基于GPU的模型并行计算方法及系统，涉及洪水演进模拟技术领域。在该方法中，确定多个二维洪水演进模型的整体任务；对整体任务进行划分，得到多个并行任务；每个并行任务中包括一个并行任务节点，一个并行任务节点对应于一个二维洪水演进模型；获取各个并行任务节点对应的洪水演进相关数据，并将洪水演进相关数据加载至GPU内存中；基于各个并行任务节点，确定各个并行任务对应的最短路径；分别将各个并行任务分配给处于空闲状态的GPU资源，通过所分配的GPU资源并基于最短路径和预设的GPU核函数，对洪水演进相关数据进行计算。实施本申请提供的技术方案，可以有效提升大流域尺度典型防洪保护区对应的二维洪水演进模型的数据计算效率。

公开(公告)号：CN119203737A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411233690.5

申请日：2024-09-04

Applicant: 中国水利水电科学研究院 ,  水利部海河水利委员会水文局 ,  四维世景科技(北京)有限公司

Inventor： 马强 ,  杨邦 ,  范辉 ,  赵悦 ,  李郑淼 ,  蔡超 ,  方源

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/20

Abstract: 一种水文模型集成方法和电子设备，该方法包括根据水文模型的属性确定水文模型集；在确定预处理的待输入的水文数据后，根据该水文数据对该水文模型集进行调参和训练，获得目标水文模型集，该目标水文模型集包括多个目标水文模型；根据该目标水文模型集确定连接关系，该连接关系包括该目标水文模型之间设定的连接顺序和设定的连接方式；根据该连接关系确定连接后的目标水文模型链，在该目标水文模型链中，一个该目标水文模型的输出数据为下一个该目标水文模型的水文数据；对该目标水文模型链进行评估和调整，获得调整后水文模型链。通过该方法，增强了模型之间联系的紧密性，减小了计算难度和计算量，提升了使用水文模型进行预测的精准度和鲁棒性。

公开(公告)号：CN120124536A

公开(公告)日：2025-06-10

申请号：CN202510625667.9

申请日：2025-05-15

Applicant: 中国水利水电科学研究院 ,  水利部海河水利委员会水文局 ,  河海大学

Inventor： 马强 ,  王哲 ,  张晓祥 ,  杨勇成 ,  张珂健 ,  连歆翼 ,  张羽冰 ,  杨邦 ,  杨学军 ,  杨敏

IPC: G06F30/28 ,  G06F16/29 ,  G06T13/20 ,  G06T13/80 ,  G06F113/08 ,  G06F119/12 ,  G06F119/14

Abstract: 本公开涉及一种洪水影响模拟分析方法、装置、计算机设备、存储介质。所述方法包括：确定目标流域，并确定目标流域的区域数据中的子流域单元和子流域节点；基于子流域单元和子流域节点之间的关系，构建多个水文模型；确定目标流域中的模拟分析流域，并确定处于模拟分析流域中的至少一个水文模型；基于模拟分析流域中的水文参数和至少一个水文模型，计算模拟分析流域中的流域参数；基于模拟分析流域的地形数据构建洪水模拟模型，根据洪水模拟模型和流域参数，进行洪水模拟，基于洪水模拟的结果进行分析，确定洪水影响；洪水模拟模型采用二维浅水方程的守恒形式。采用本方法能够准确反映流域暴雨洪水过程中产汇流机制时空变化。

公开(公告)号：CN114662310B

公开(公告)日：2023-03-03

申请号：CN202210283292.9

申请日：2022-03-22

Applicant: 中国水利水电科学研究院 ,  水利部海河水利委员会水文局 ,  水利部海河水利委员会

Inventor： 马强 ,  郝思佳 ,  杨学军 ,  李琛亮 ,  杨邦 ,  刘昌军 ,  吕国敏 ,  樊素琪 ,  李婧媛

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06N20/00 ,  G06F111/08 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08

Abstract: 本申请涉及一种基于机器学习的无资料小流域参数区域化的方法及装置，方法包括：以无资料的小流域为目标流域对应数据库中的所有有资料的小流域为目标流域的参证流域，将目标流域与参证流域的基础属性数据做差得到区别属性数据；根据每个区别属性数据得到目标流域相对于对应参证流域的特征数据；将每个特征数据输入为地区构建的小流域参数区域化模型，得到将参证流域的水文模型参数移植到目标流域的纳什系数预测值；根据纳什系数预测值得到与目标流域最相似的参证流域，并将最相似的参证流域的水文模型参数作为目标流域的水文模型参数。本申请确定得到的无资料的小流域流域水文数据相似度更高，参数区域化方案化效果更好。

公开(公告)号：CN114662310A

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202210283292.9

申请日：2022-03-22

Applicant: 中国水利水电科学研究院 ,  水利部海河水利委员会水文局 ,  水利部海河水利委员会

Inventor： 马强 ,  郝思佳 ,  杨学军 ,  李琛亮 ,  杨邦 ,  刘昌军 ,  吕国敏 ,  樊素琪 ,  李婧媛

IPC: G06F30/20 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00 ,  G06F111/08 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08

Abstract: 本申请涉及一种基于机器学习的无资料小流域参数区域化的方法及装置，方法包括：以无资料的小流域为目标流域对应数据库中的所有有资料的小流域为目标流域的参证流域，将目标流域与参证流域的基础属性数据做差得到区别属性数据；根据每个区别属性数据得到目标流域相对于对应参证流域的特征数据；将每个特征数据输入为地区构建的小流域参数区域化模型，得到将参证流域的水文模型参数移植到目标流域的纳什系数预测值；根据纳什系数预测值得到与目标流域最相似的参证流域，并将最相似的参证流域的水文模型参数作为目标流域的水文模型参数。本申请确定得到的无资料的小流域流域水文数据相似度更高，参数区域化方案化效果更好。