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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114386710A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210063970.0
申请日：2022-01-20
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 , 江苏首屏信息产业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于STL‑RF‑LSTM的湖泊蓝藻水华长期预报方法与系统，通过收集湖泊长时间序列蓝藻水华及其相关环境影响因子的监测数据，并对蓝藻水华数据进行STL时间序列分解，去除蓝藻水华监测数据中的潜在噪声，获得蓝藻水华的长期变化趋势；采用RF模型进行蓝藻水华的关键环境因子筛选，可在有效在考虑环境因子与蓝藻水华非线性关系的基础上，进一步避免数据信息冗余的影响；最后利用LSTM模型建立蓝藻水华与其关键环境影响因子前后时间上的对应关系，将当前时间实测的关键环境影响因子监测数据代入建立的对应关系中即可获得未来的蓝藻水华预报结果，无需进行未来时刻环境因子的预测，避免了预测误差的积累，可有效提高蓝藻水华预报精度。
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公开(公告)号：CN114564883B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202210128616.1
申请日：2022-02-11
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 , 江苏首屏信息产业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种融合机理与ML的湖泊叶绿素a短期集合预报方法及系统，首先对月尺度的湖泊叶绿素a浓度数据及其气象和水环境影响因子进行相关性分析识别关键因子。然后建立湖泊藻类动力学机理模型，计算获得湖泊叶绿素a以及关键水环境因子的每日浓度数据。再基于日尺度的叶绿素a及其关键因子的时间序列数据，构建基于机器学习的时间序列预报模型集合，实现叶绿素a的未来数天短期多模式预报。最后结合多组机器学习模型的短期预报结果，建立多元线性回归集合预报方法，实现湖泊叶绿素a的高精度短期集合预报。本发明有效克服了日尺度叶绿素a和水环境因子监测数据缺乏的问题，通过建立多元线性回归集合预报方法，有效提升了预报精度。
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公开(公告)号：CN112784503B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110036290.5
申请日：2021-01-12
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 , 江苏首屏信息产业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种闸坝调度下水鸟栖息地适宜性计算方法与装置，本发明选取景观类型、水源距离和人类活动距离为水鸟栖息地适宜性评价因子，通过构建含闸坝调度的水动力模型，获得区域内水源距离和水情数据，再根据遥感数据、地形数据和水情数据，通过多指标评价准则的元胞自动机马尔可夫模型进行景观类型的预测，最后结合水源距离、景观类型和人类活动距离，通过水鸟栖息地适宜性指数评估模型生成闸坝调度下的水鸟栖息地适宜性图。本发明结合水力学、生态学和网络动力学模型原理，具有明确的物理含义和理论基础，能够有效模拟闸坝调度下水鸟栖息地演变过程，本发明将有助于水鸟栖息地评价模型的发展，为湿地生物多样性保护提供可靠的指导。
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公开(公告)号：CN114564883A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210128616.1
申请日：2022-02-11
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 , 江苏首屏信息产业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种融合机理与ML的湖泊叶绿素a短期集合预报方法及系统，首先对月尺度的湖泊叶绿素a浓度数据及其气象和水环境影响因子进行相关性分析识别关键因子。然后建立湖泊藻类动力学机理模型，计算获得湖泊叶绿素a以及关键水环境因子的每日浓度数据。再基于日尺度的叶绿素a及其关键因子的时间序列数据，构建基于机器学习的时间序列预报模型集合，实现叶绿素a的未来数天短期多模式预报。最后结合多组机器学习模型的短期预报结果，建立多元线性回归集合预报方法，实现湖泊叶绿素a的高精度短期集合预报。本发明有效克服了日尺度叶绿素a和水环境因子监测数据缺乏的问题，通过建立多元线性回归集合预报方法，有效提升了预报精度。
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公开(公告)号：CN112784503A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110036290.5
申请日：2021-01-12
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 , 江苏首屏信息产业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种闸坝调度下水鸟栖息地适宜性计算方法与装置，本发明选取景观类型、水源距离和人类活动距离为水鸟栖息地适宜性评价因子，通过构建含闸坝调度的水动力模型，获得区域内水源距离和水情数据，再根据遥感数据、地形数据和水情数据，通过多指标评价准则的元胞自动机马尔可夫模型进行景观类型的预测，最后结合水源距离、景观类型和人类活动距离，通过水鸟栖息地适宜性指数评估模型生成闸坝调度下的水鸟栖息地适宜性图。本发明结合水力学、生态学和网络动力学模型原理，具有明确的物理含义和理论基础，能够有效模拟闸坝调度下水鸟栖息地演变过程，本发明将有助于水鸟栖息地评价模型的发展，为湿地生物多样性保护提供可靠的指导。
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