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公开(公告)号：CN117688396A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311645808.0
申请日：2023-11-30
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F17/16 , G06F16/29
Abstract: 本发明涉及水文水资源技术领域，公开一种流域相似性分析方法及系统，以综合考虑流域空间特征变化以及流域数据规模的一致性问题。本发明方法包括：将流域1的特征向量U1按照升序进行排序得到US1；将流域2的特征向量U2按照升序进行排序得到US2；创建一个二维矩阵D，以US1的升序对应矩阵D行序的升序，以US2的升序对应矩阵D列序的升序；对于矩阵D中每个元素dij；1≤i≤m，1≤j≤n；除d11外，以dij＝xij+min{d(i‑1)j,di(j‑1),d(i‑1)(j‑1)}进行蔓延式更新；其中，#imgabs0#d0j＝+∞；d00＝+∞；di0＝+∞；d11＝x11；以dmn作为流域1和流域2的近似距离。
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公开(公告)号：CN116522764B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310407016.3
申请日：2023-04-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种考虑气候变化影响下的热浪‑洪水复合灾害评估方法，属于复合风险预测领域，利用双向长短期记忆网络模型联合偏差校正后的气温等变量进一步优化CLM5.0模拟产流，从而提高了模拟径流结果的可靠性；基于Copula函数构建热浪‑洪水复合灾害风险度量模型，采用Kendall重现期预估未来气候变化影响下热浪‑洪水复合灾害风险变化，考虑了极端事件非正态分布的情况，更贴近实际，可以更准确的估计复合灾害的发生；将致死热浪指标引入热浪‑洪水复合灾害的评估，该指标考虑了衡量了(56)对比文件于革;郭娅;廖梦娜.气候变暖下太湖极端洪水的归因探讨.湖泊科学.2013,(第05期),全文.丁晓萍;刘寿东;许遐祯.小区域热浪风险性评估方法述评.内蒙古气象.2010,(01),全文.宋晨阳;王锋;张韧;白成祖;刘科峰;龙强.气候变化背景下我国城市高温热浪的风险分析与评估.灾害学.2016,(01),全文.
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公开(公告)号：CN116522763B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310406963.0
申请日：2023-04-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F111/08 , G06F119/12 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 率的热浪‑干旱复合事件风险的准确评估。本发明公开了一种热浪‑干旱复合灾害评估方法和系统，属于复合灾害风险预测领域，基于全球气候模式多成员数据和气候多模式集合数据，采用一种保留趋势的分位数偏差校正方法，校正气象模拟序列，构建基于机器学习‑VIC模型的耦合模型链获取模拟土壤水序列，分别从校正后的气象模拟序列和土壤水序列提取热浪事件和干旱事件，以获取热浪‑干旱复合事件的特征值；考虑热浪‑干旱复合事件的多维属性，基于Copula函数构建高维风险评估模型，用于获取具
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公开(公告)号：CN116522764A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310407016.3
申请日：2023-04-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种考虑气候变化影响下的热浪‑洪水复合灾害评估方法，属于复合风险预测领域，利用双向长短期记忆网络模型联合偏差校正后的气温等变量进一步优化CLM5.0模拟产流，从而提高了模拟径流结果的可靠性；基于Copula函数构建热浪‑洪水复合灾害风险度量模型，采用Kendall重现期预估未来气候变化影响下热浪‑洪水复合灾害风险变化，考虑了极端事件非正态分布的情况，更贴近实际，可以更准确的估计复合灾害的发生；将致死热浪指标引入热浪‑洪水复合灾害的评估，该指标考虑了衡量了干球温度和湿度与全球热浪死亡率之间的关系，使得提取的热浪‑洪水复合灾害数据集更加贴合实际灾害情况。
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公开(公告)号：CN117592009A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311578942.3
申请日：2023-11-22
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明涉及径流预报技术领域，公开一种面向径流预报的因子降维及误差校正方法及系统，以显著提高径流预报精度。方法包括：采用皮尔逊相关系数计算数据集中的各预报因子与径流数据的相关系数，筛选出强相关因子集合；采用极限梯度学习树评估强相关因子集中每个因子的预测重要性贡献；构建径流预报模型，以纳什系数越大且均方根误差越小为原则，确定最终的输入维度及径流预报值；采用集合经验模态分解对预报残差进行分解，获取模态分量和剩余分量；采用自回归模型对各个模态分量和剩余分量分别进行预测；将预报残差的各个模态分量和剩余分量进叠加还原，并与原始预测值相加，最终得到经过误差校正后的样本预测值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114741655A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210332319.9
申请日：2022-03-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种二维干旱风险估计方法及其系统，方法包括：提取不同时期的干旱历时特征值和干旱烈度特征值；拟合出干旱历时概率分布函数和干旱烈度概率分布函数，并构建联合分布函数，通过最可能组合法推算重现期Tor的干旱历时d*和烈度s*；基于联合分布函数，采用随机模拟技术得到B组新样本；分别进行拟合得到第j组样本的干旱历时概率分布函数以及干旱烈度概率分布函数，并构建出第j组样本的联合分布函数；基于每组联合分布函数，通过最可能组合法推算重现期Tor的干旱历时dTj和烈度sTj；基于B组干旱历时dTj和干旱烈度sTj，评估干旱历时d*和烈度s*的不确定性。通过评估干旱历时和烈度的不确定度，从而评估推算值得可靠性，为干旱风险评估提供参考。
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公开(公告)号：CN119513599A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411563821.6
申请日：2024-11-05
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种融合时空特征学习的农业干旱预测方法及系统，包括：数据收集及预处理；构建干旱预测模型，包括空间特征提取模块、时空特征学习模块和序列预测模块；构建干旱事件识别预测模型；所述干旱事件识别预测模型对所述序列预测模块预测得到的未来连续M天的标准化土壤湿度指数SMI序列进行分析，提取干旱事件，并分析得到严重干旱事件空间质心移动特征，预测得到未来干旱时空变化情况。本发明综合考虑干旱的时间和空间属性，利用高精度栅格气象数据，并利用多个水文气象要素输入训练好的卷积神经网络与深度学习耦合模型中预测未来干旱指标，在保持模型复杂度在合适范围内的同时高效对干旱进行预警，为干旱防治及水资源管理提供技术指导。
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公开(公告)号：CN117273215A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311208001.0
申请日：2023-09-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明涉及适用于管理或预测目的的水文资源数据处理技术领域，公开一种基于累积概率分布的流域相似性分析方法及系统。方法包括：综合考虑有资料流域和无资料流域特征值长度的一致性问题，基于累积概率分布，进行流域同频率采样得到相同长度的流域特征值，并进行流域逐网格特征值提取，充分考虑流域全局特征和局部细节特征，针对流域大小不一致条件下也能适用，提高了流域相似性分析的准确性，为无水文观测资料流域的相似性分析提供技术指导，进而对于无水文观测资料流域水文预报具有重要作用。
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公开(公告)号：CN114741655B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210332319.9
申请日：2022-03-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/18 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G01W1/00
Abstract: 本发明公开了一种二维干旱风险估计方法及其系统，方法包括：提取不同时期的干旱历时特征值和干旱烈度特征值；拟合出干旱历时概率分布函数和干旱烈度概率分布函数，并构建联合分布函数，通过最可能组合法推算重现期Tor的干旱历时d*和烈度s*；基于联合分布函数，采用随机模拟技术得到B组新样本；分别进行拟合得到第j组样本的干旱历时概率分布函数以及干旱烈度概率分布函数，并构建出第j组样本的联合分布函数；基于每组联合分布函数，通过最可能组合法推算重现期Tor的干旱历时dTj和烈度sTj；基于B组干旱历时dTj和干旱烈度sTj，评估干旱历时d*和烈度s*的不确定性。通过评估干旱历时和烈度的不确定度，从而评估推算值得可靠性，为干旱风险评估提供参考。
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公开(公告)号：CN117829275A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311715936.8
申请日：2023-12-13
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了基于差分进化算法的降雨产流单位线预测方法及系统，通过获取目标流域的降水过程数据以及对应的流量过程数据；根据降水和径流过程的长度确定目标流域的降雨产流单位线的候选长度；将单位线的长度作为待优化的超参数，将单位线过程数据作为待优化变量，通过差分进化算法从所述候选长度中筛选出目标流域的最优降雨产流单位线长度，相比现有技术，本发明将单位线的长度作为待优化的超参数，将单位线过程数据作为待优化变量，利用差分进化算法自动优化得到单位线过程数据，无需经历传统计算方法中的复杂过程，该单位线计算方法计算精度高、鲁棒性好，在单位线过程推导以及应用中具有重要的理论与实践价值。
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