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公开(公告)号：CN119167034A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411326247.2
申请日：2024-09-23
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 基于LSTM模型和污染情景数据库的水质污染源反向追踪方法，属于水质监测与污染溯源技术领域，用于解决在有限数据条件下难以准确识别污染源和污染类型的问题，技术要点根据污染物扩散方程构建用于描述污染因子在流域内的迁移和扩散的模型；将输入模型的污染源特征参数、模型输出的污染因子浓度变化曲线、残差值及对应的污染场景间形成映射，存储在数据库中；使用数据库中的数据训练机器学习模型；将机器学习模型预测输出的污染源特征参数，在数据库中匹配，获取数据库中匹配的污染源特征参数对应的污染场景，效果是能够有效提升污染源追踪的准确性和效率，可用于流域污染治理和环境监测预警，为流域水环境管理提供关键技术支持。
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公开(公告)号：CN114386677B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202111594179.4
申请日：2021-12-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06F113/08
Abstract: 一种基于新型通用输入输出结构与长短时记忆网络的洪水预报方法。首先，根据研究流域历史场次洪水数据分析汇流特性，计算研究流域平均汇流时间；其次根据流域平均汇流时间确定LSTM洪水预报模型的输出时段数，给定LSTM洪水预报模型的隐藏层层数和隐藏层神经元节点数。接着，设计新型通用LSTM洪水预报模型的输入输出结构，输入训练集、验证集样本训练模型，得到不同结构与参数的洪水预报模型。最后，比较分析不同输入长度下的LSTM洪水预报模型在训练集、验证集的表现，确定最终较优的LSTM洪水预报模型，并评估分析LSTM洪水预报模型在测试集的预报效果。本发明通用性较强，建立的LSTM洪水预报模型能够取得较好的预报效果，为流域洪水灾害防御工作提供新技术支撑。
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公开(公告)号：CN118279823A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410430524.8
申请日：2024-04-11
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 一种基于计算机视觉技术的城市街道积水等级时空分布测量方法，属于城市水利信息化，非接触式城市洪涝数据获取领域。首先，选择动态物体作为参照物，将积水划分为5个等级，对图像数据进行标注得到数据集；其次，选择YOLOv5m深度学习模型作为积水等级监测的模型；再次，将基于降雨事件的城市积水视频或摄像头视频输入到训练好的YOLOv5m模型中，利用YOLOv5m模型获得视频下检测等级点信息；第四，删除检测点的异常点后进行精度评估；最后，利用反距离权重插值方法将整个场景下的积水等级时空分布插值出来，得到场景下的时空积水等级分布图。本发明能够在复杂场景下仍然具有较高的识别积水等级的效果，提高方法应用的广泛性；还能得到整个场景下的精细化时空积水等级分布图，实现积水分布图“由点到面”的拓展，更全面的反映积水的时空分布过程。
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公开(公告)号：CN113887787B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111079661.4
申请日：2021-09-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 一种基于长短时记忆网络和NSGA‑II算法的洪水预报模型多目标优化方法，首先，确定长短时记忆LSTM网络洪水预报模型的结构，将收集与整理的研究流域场次洪水资料划分为训练集、测试集场次，截取每次洪水的前期降雨序列使每个样本的输入降雨序列长度相等，得到训练集、测试集样本的输入降雨序列。其次，根据防洪保护对象的实际需求设计多个目标函数，构建LSTM洪水预报模型参数多目标优化框架，将LSTM洪水预报模型的前向计算嵌套至多目标优化框架内，循环更新与评价模型参数组，得到最优参数组。最后，将最优参数组输入LSTM洪水预报模型，并评估分析LSTM洪水预报模型的模拟、预报效果。本发明能够满足不同场景下LSTM洪水预报模型参数多目标优化的需求，为山洪灾害预报预警工作提供了新的技术支撑。
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公开(公告)号：CN117172492A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311183997.4
申请日：2023-09-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开一种水库生态调度方案确定方法、系统、电子设备及介质，涉及水库调度技术领域，所述方法包括：获取待调度水库历史时期每月的入库流量和每天的气象数据；根据多个调度目标构建水库多目标优化调度模型以及确定多个深度不确定因素；采用带全局存档的NSGA‑II多目标优化算法对水库多目标优化调度模型进行求解得到多个调度图；基于各深度不确定因素的预设变化范围得到多个情景；根据各情景、调度图、历史时期每月的入库流量和每天的气象数据，得到每个调度图的稳健性，根据稳健性得到水库生态调度方案。本发明可客观地评价并筛选出可持续的水库生态调度方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117094119A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310774016.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F111/06 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供了一种考虑发电、生态流量和表面水温的水库调度方法，涉及水库水环境管理技术领域，通过分析明确水库发电、生态流量和表面水温的多优化目标，并构建多目标优化模型，利用NSGAII多目标优化算法进行求解得到待优化参数的最优值；基于所述待优化参数的最优值对水库进行调度控制；本发明通过多目标优化方法量化水库发电、生态流量和表面水温之间的竞争协同关系，并通过分析选定能够平衡水库发电、生态流量和表面水温的水库调度规则，在保证水库发电量的同时，保障了水库下游鱼类的生长环境，同时降低了库区藻类过度繁殖的风险，促进了水库建设的可持续发展。
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公开(公告)号：CN115962801A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211688331.X
申请日：2022-12-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于位置可调节纳米裂纹图案的超灵敏、高鲁棒性的多功能电子皮肤及制备方法，属于触觉传感领域。该多功能电子皮肤主要包括衬底、高灵敏度应变传感单元和温度传感单元。衬底为PI衬底，可以使电子皮肤有很高的环境鲁棒性。高灵敏度应变单元是基于不同金属之间延展性差异的位置可编程裂纹图形方法进行制造。其灵敏度可以通过改变纳米裂纹图案化进行调节。温度传感单元采用蛇形线设计以减少应变的影响的无裂纹金属薄膜。本发明所提出的多功能电子皮肤不仅具有高应变灵敏度和宽温度范围，而且具有良好的环境稳定性，因此，在未来的柔性多功能电子系统中具有很大的潜力。
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公开(公告)号：CN115511206A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211268814.4
申请日：2022-10-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于流域水文预报误差校正技术领域，且公开了一种基于网格降雨信息的CNN‑LSTM卷积循环神经网络水文预报校正方法，水文预报校正方法总共分为三个主要步骤，分别为收集水文要素、构建CNN‑LSTM卷积循环神经网络校正模型和模型验证与误差校正。本发明将收集的数据作为模型的输入特征，利用历史观测数据、预报数据训练和确定模型结构，挖掘预报影响因素、时空特征与预报误差之间的相关关系，利用实际预报降雨径流资料对模型进行验证，实现水文预报误差智能校正，该模型具有较高的精度，尤其在汛期，校正后的预报流量精度有明显的提高，有效地应对误差规律的非线性特点，为人工智能在流域水文预报领域的“分布式”应用奠定基础。
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公开(公告)号：CN115470850A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211104588.6
申请日：2022-09-09
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于管网水质时空数据的水质异常事件识别预警方法，属于供水管网水处理技术领域。首先，对供水管网中具有相同变化趋势的相邻监测站点分组分析，进行数据的准备与处理。其次，构造对抗学习网络模型，通过模型训练和更新，找到稳定状态。第三，基于模型的生成器和判别器构造异常分数，并选择合适的异常分数阈值。第四，进行水质异常事件的概率计算，并计算各个时刻发生污染事件的概率，进行平滑处理。最后，分别利用单站点模型和多站点模型进行水质异常事故的概率计算，并进行融合，得到反映污染事件可能性的组合事件概率。本发明通过融合单站点和多站点的异常检测模型的结果提高污染事件的检测准确率；模型的构建和训练仅需要供水管网正常运行下的水质数据，应用范围广，实用性强。
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公开(公告)号：CN114062051A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111458759.0
申请日：2021-12-02
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01N1/14
Abstract: 本发明涉及水体采样技术领域，公开了一种岸边式河流中心水体采样装置，包括L型固定板，所述L型固定板顶部设置有采样机构和垃圾拦截机构；所述采样机构包括方形孔、第一电机、第一电机轴、第二电机、第二电机轴。本发明通过在L型固定板上的第二电机、电动伸缩缸和抽水泵，不仅可以将采样装置固定在岸边，在不采样时，利用照明灯体作为岸边的路灯使用，在采样时，经过打开第二电机移动电动伸缩缸、管道和抽水泵，使管道和抽水泵倾斜进入到水中进行采样，经过电动伸缩缸能够移动管道和抽水泵的位置，从而在河流中心进行采样，不仅如此，由于在储水箱体内部设置有pH传感器和浊度传感器，能够在采样的过程中，直接对河流水进行预分析。
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