公开(公告)号：CN119313220A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411566198.X

申请日：2024-11-05

Applicant: 北京航空航天大学 ,  华北水利水电大学

Inventor： 高阳 ,  朱齐亮 ,  卢凤民 ,  赵亮 ,  闫晓敏 ,  赵路朋 ,  靳文超 ,  高敏杰

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006 ,  G06F18/214 ,  G06N3/084 ,  G06N20/10 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明提供一种基于边缘计算的水质监测系统模型构建方法、装置及计算机设备，涉及水质监测技术领域。本发明旨在解决传统水质监测技术中存在的数据处理延迟和实时性不足的问题。关键步骤包括采集端布置在水体的关键监测点处采集水质参数，发送到边缘端进行数据实时处理，并结合BP神经网络和支持向量机进行水质预测和异常检测，实现对水质变化的快速响应。同时采用深度学习和支持向量机的结合，提升了预测的精度和异常检测能力。通过综合加权指数法对水质情况进行全面评估，管理者能够更快识别污染源并采取有效应对措施。本发明不仅提高了水质监测的效率和准确性，还为水资源的可持续管理提供了坚实的技术支持。

公开(公告)号：CN119829944A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411899947.0

申请日：2024-12-23

Applicant: 北京航空航天大学 ,  华北水利水电大学

Inventor： 高阳 ,  朱齐亮 ,  余雪婷 ,  赵亮 ,  宋波 ,  闫晓敏 ,  靳文超

IPC: G06F18/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213

Abstract: 本公开的实施例公开了一种基于混合机器学习模型的水质溶解氧预测方法。该方法的具体实施方式包括：对水质检测传感器得到的原始溶解氧数据序列进行预处理，以生成预处理后溶解氧数据序列；对预处理后溶解氧数据序列进行分解处理，以生成多个本征模态函数和一个残余部分；将所生成的各个本征模态函数输入至预先训练的水质溶解氧预测模型中，得到本征模态函数预测结果组；将本征模态函数预测结果组中的各个本征模态函数预测结果进行加权相加处理，以生成最终水质溶解氧预测结果。该实施方式精确的监测了水体中的溶解氧。

公开(公告)号：CN114707736B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202210380722.9

申请日：2022-04-09

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 朱齐亮 ,  任建勋 ,  刘静 ,  闫晓敏 ,  曾伟 ,  吴丹 ,  朱启航

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/096 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及水文预报技术领域，具体涉及一种基于深度学习和迁移学习的水文预报方法，该方法包括：筛选主要贡献特征；利用主要贡献特征的历史数据训练长短期记忆模型；基于不同主要贡献特征的贡献率的差异、对应的主要贡献特征在预设时间间隔内的贡献率衰减构建权重分配模型；根据权重分配模型获取的计算权重和训练完成的长短期记忆模型得到的训练权重之间的权重差异优化长短期记忆模型的损失函数，得到水文预报模型；根据不同量级下的预报结果与实际结果之间的误差分别对水文预报模型进行校正，得到每个量级对应的优化水文预报模型。本发明能够利用不同水文特征之间的影响优化模型的损失函数，提高网络模型的训练效果以及对最新数据的学习能力。

公开(公告)号：CN119783896A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411951592.5

申请日：2024-12-27

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 宋博 ,  赵倩倩 ,  闫晓敏 ,  刘子涵 ,  刘念龙 ,  姬阳 ,  吕鹏举 ,  侯琳琳

IPC: G06Q10/04 ,  G01N29/34 ,  G01N27/30 ,  G01K7/22 ,  G06Q10/0631

Abstract: 本发明公开了一种水利水电信息化智能运维系统，涉及水利水电运维相关技术领域，包括数据采集模块利用超声波技术，通过发送超声波并接收反射信号来判断管道内部的腐蚀情况，数据处理模块接收数据采集模块的数据并对接收到的数据进行处理，模型训练及预测模块预测未来的管道腐蚀趋势，策略制定模块根据对管道的腐蚀趋势预测结果，制定维护策略，远程控制模块展示结果，允许运维人员远程监控系统状态。本发明通过综合考虑水质组分、流速、温度以及钢材的性质，系统能够更准确地模拟和预测管道在实际运行环境中的腐蚀情况，综合分析方法更为全面和准确，准确的腐蚀速率预测可以帮助运维人员制定科学合理的维护计划，从而延长管道的使用寿命。

公开(公告)号：CN114707736A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210380722.9

申请日：2022-04-09

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 朱齐亮 ,  任建勋 ,  刘静 ,  闫晓敏 ,  曾伟 ,  吴丹 ,  朱启航

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及水文预报技术领域，具体涉及一种基于深度学习和迁移学习的水文预报方法，该方法包括：筛选主要贡献特征；利用主要贡献特征的历史数据训练长短期记忆模型；基于不同主要贡献特征的贡献率的差异、对应的主要贡献特征在预设时间间隔内的贡献率衰减构建权重分配模型；根据权重分配模型获取的计算权重和训练完成的长短期记忆模型得到的训练权重之间的权重差异优化长短期记忆模型的损失函数，得到水文预报模型；根据不同量级下的预报结果与实际结果之间的误差分别对水文预报模型进行校正，得到每个量级对应的优化水文预报模型。本发明能够利用不同水文特征之间的影响优化模型的损失函数，提高网络模型的训练效果以及对最新数据的学习能力。