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公开(公告)号：CN118981712A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411474787.5
申请日：2024-10-22
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本申请涉及一种基于多元立体信息的山区地表径流演变成因解析方法。该方法包括：采用基于深度学习的人工智能技术对流域历史时期的气温、降水量、植被覆盖率、土壤湿度和地下水位数据进行细粒度时序分析，分别挖掘出各项要素在局部时域下的动态演变特征，并通过对各项要素的局部时序特征表示进行基于特征显著性的时序聚合处理，以获取各项要素的全局时域核心特征表示，进而基于各项要素的全局嵌入联合特征，智能识别山区地表径流演变的核心成因。这样，可以实现对山区地表径流演变过程的多维度动态解析，提高预测精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN118968711A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411466984.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G08B21/10 , G08B31/00 , G06F30/28 , G06F30/27 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种融合降水和水位信息的洪涝灾害风险智能预警方法，其通过采用基于深度学习的人工智能技术对气象站提供的降雨量数据和各个水文站提供的水位数据分别进行时序分析，以捕捉到降雨量和各个水文站水位的时序动态变化特征，并基于各个水文站的空间位置关系对其水位时序变化特征进行关联校正，挖掘出全局水位时序聚合信息，进而基于降雨量与水位之间的时序动态交互影响，实现洪涝灾害风险等级的智能预警。这样，通过融合降水和水位信息并考虑时空动态关联，可以更精确地预测洪涝灾害的发生可能性，从而为防灾减灾工作提供强有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN119988463A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510481797.X
申请日：2025-04-17
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F40/30 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及径流推求技术领域，其具体地公开了一种基于深度学习的缺资料小流域径流推求系统及方法，其通过从先验数据库提取已知流域的径流数据集来作为参考样本，并采用深度学习算法对目标缺资料小流域的地理数据和各个参考数据样本进行语义嵌入编码，以提取出目标缺资料小流域地理数据和各个参考数据样本的语义嵌入表示，进而以目标缺资料小流域的地理信息作为查询，通过对已知流域的样本数据进行高维语义模糊匹配编码，以利用具有地理相似性的已知流域样本中的径流数据和全球性降水数据来推求目标缺资料小流域的径流情况。通过这种方式，可以充分利用全球化信息，提高缺资料小流域径流推求的准确性和适用性。
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公开(公告)号：CN118981712B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411474787.5
申请日：2024-10-22
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本申请涉及一种基于多元立体信息的山区地表径流演变成因解析方法。该方法包括：采用基于深度学习的人工智能技术对流域历史时期的气温、降水量、植被覆盖率、土壤湿度和地下水位数据进行细粒度时序分析，分别挖掘出各项要素在局部时域下的动态演变特征，并通过对各项要素的局部时序特征表示进行基于特征显著性的时序聚合处理，以获取各项要素的全局时域核心特征表示，进而基于各项要素的全局嵌入联合特征，智能识别山区地表径流演变的核心成因。这样，可以实现对山区地表径流演变过程的多维度动态解析，提高预测精度和可靠性。
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