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公开(公告)号:CN119535647A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411574262.9
申请日:2024-11-06
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 长江水利委员会水文局长江上游水文水资源勘测局
IPC: G01W1/18 , G01W1/14 , G06F16/215 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及雨量数据技术领域,特别涉及一种雨量监测数据修正优化方法。包括:设立抽样雨量站;记录电容雨量监测数据、电压雨量监测数据和真实雨量数据;构建雨量站空间电容偏差预测模型和雨量站空间电压偏差预测模型;优化分配各雨量站的电容权重系数和电压权重系数;优化历史记录的各雨量站记录的电容雨量监测数据和电压雨量监测数据。本发明结合了电容雨量监测传感器和电压雨量监测传感器的优点,针对每一个雨量站的独特地理环境差异,均单独设计了融合方案,可修正优化雨量监测数据,显著提高了数据的准确性。
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公开(公告)号:CN118627681B
公开(公告)日:2024-12-24
申请号:CN202410802038.4
申请日:2024-06-20
Applicant: 长江水利委员会水文局长江上游水文水资源勘测局
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据融合的洪水风险预测方法及系统。方法包括:获取当前的多源水文数据;将当前获取的多源水文数据与前N‑1次获取的多源水文数据进行组合,构建多源水文时序数据集,多源水文时序数据集的存储形式为二维矩阵,且多源水文时序数据集的大小为M×N,其中M为水文站的总数量;将多源水文时序数据集送入洪水预测模型中进行处理,输出洪水预测结果,洪水预测结果包括有洪水和无洪水;本发明通过对多源水文时序数据集中的时序性特征和空间特征进行分析,并且基于分析出的时序性特征和空间特征对多源水文时序数据集进行特征强化,能够提升对于水文数据的预测准确率,进而提升对于洪水预测的准确率;还在TCN卷积层中设置不同的感受野,分析不同时间步长的时序性信息,能够有效提升对于水文数据的预测准确率;且第一空洞卷积参数集,第二空洞卷积参数集和第三空洞卷积参数集通过群体优化算法进行获取,能够在提升洪水预测模型的预测准确率。
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公开(公告)号:CN112817793A
公开(公告)日:2021-05-18
申请号:CN202110095904.7
申请日:2021-01-25
Applicant: 长江水利委员会水文局长江上游水文水资源勘测局
Abstract: 本发明公开了一种水情报汛服务器主备方案,包括主服务器、备服务器、心跳线和服务控制器,所述主服务器和备服务器之间通过心跳线相互连接,所述主服务器和备服务器之间通过服务控制器相互连接。该水情报汛服务器主备方案,使用的单机虚拟化技术与主备数据库镜像同步方案,逻辑清晰易懂、操作简单易学、主备切换顺畅,实现了数据库主、备实时同步,该方案中用于将成果数据发送的水情信息交换系统进行主、备切换时,不用担心将以前的数据进行重复发送,在进行主、备切换时亦可实现数据接收、处理、发送的无缝衔接,可在每年枯水期,由水情分中心工作人员进行人工切换操作,确保两套软硬件系统逐年交替使用,服务器之间自动切换应调节为人工切换。
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公开(公告)号:CN119808044A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411888562.4
申请日:2024-12-20
Applicant: 长江水利委员会水文局长江上游水文水资源勘测局
Abstract: 本发明涉及身份认证技术领域,具体涉及用于水文情报预报体系的身份识别方法及系统,包括:获取水文监测终端采集的水文数据,生成加密水文数据包;工作人员登录上传第一身份认证信息到云端进行验证;获取到身份认证云端返回的结果,包括认证成功时访问并验证加密水文数据包,上传至数据分析端。认证失败时拒绝访问加密数据包。响应异常时使用第二身份认证信息再次登录;获取分发渠道发出的分发信息,并对分发信息进行验证,得到验证结果,所述分发信息为数据分析端分析处理的结果通过传播端工作人员根据分发特征处理后得到。可以在云端异常时采用本地备用的更加严格的身份认证方式对用户进行认证,从而提高响应效率。
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公开(公告)号:CN118627681A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410802038.4
申请日:2024-06-20
Applicant: 长江水利委员会水文局长江上游水文水资源勘测局
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据融合的洪水风险预测方法及系统。方法包括:获取当前的多源水文数据;将当前获取的多源水文数据与前N‑1次获取的多源水文数据进行组合,构建多源水文时序数据集,多源水文时序数据集的存储形式为二维矩阵,且多源水文时序数据集的大小为M×N,其中M为水文站的总数量;将多源水文时序数据集送入洪水预测模型中进行处理,输出洪水预测结果,洪水预测结果包括有洪水和无洪水;本发明通过对多源水文时序数据集中的时序性特征和空间特征进行分析,并且基于分析出的时序性特征和空间特征对多源水文时序数据集进行特征强化,能够提升对于水文数据的预测准确率,进而提升对于洪水预测的准确率;还在TCN卷积层中设置不同的感受野,分析不同时间步长的时序性信息,能够有效提升对于水文数据的预测准确率;且第一空洞卷积参数集,第二空洞卷积参数集和第三空洞卷积参数集通过群体优化算法进行获取,能够在提升洪水预测模型的预测准确率。
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