-
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。
-
Patent Agency Ranking
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。
-
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。
-
公开(公告)号：CN112052545B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202010860835.X
申请日：2020-08-25
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F30/18 , G06F30/28 , G06F113/14 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于元胞自动机的城市地表径流与管网汇流耦合方法，通过构建地表元胞地理场景，概化城市地下排水管网，以雨水井口为耦合节点，进行地表径流与管网汇流的耦合计算。本发明首先进行地表产汇流计算获得雨水井口入流流量随时间的变化过程作为管网汇流计算的边界条件，再进行管网汇流计算获得当前时间步长管道流量和节点水头，根据降雨过程中的地表入流、节点溢流、退水回流三种不同的流量过程确定当前时刻节点净流量，并代入管道流量基本方程和排水管网节点控制方程，获得下一时刻管道流量和节点水头。本发明方法耦合了管道汇流和基于元胞自动机的地表径流过程，实现地表和管网水量交换的动态模拟，更加符合真实的城市降雨径流过程。
-
公开(公告)号：CN112052545A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010860835.X
申请日：2020-08-25
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F30/18 , G06F30/28 , G06F113/14 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于元胞自动机的城市地表径流与管网汇流耦合方法，通过构建地表元胞地理场景，概化城市地下排水管网，以雨水井口为耦合节点，进行地表径流与管网汇流的耦合计算。本发明首先进行地表产汇流计算获得雨水井口入流流量随时间的变化过程作为管网汇流计算的边界条件，再进行管网汇流计算获得当前时间步长管道流量和节点水头，根据降雨过程中的地表入流、节点溢流、退水回流三种不同的流量过程确定当前时刻节点净流量，并代入管道流量基本方程和排水管网节点控制方程，获得下一时刻管道流量和节点水头。本发明方法耦合了管道汇流和基于元胞自动机的地表径流过程，实现地表和管网水量交换的动态模拟，更加符合真实的城市降雨径流过程。
-
公开(公告)号：CN111695088A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010532747.7
申请日：2020-06-12
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种卫星降水空间降尺度最优回归窗口筛选方法与装置，该方法包括：获取第一空间分辨率的数字高程数据和归一化植被指数数据作为自变量，并重采样到第二空间分辨率，获取第二空间分辨率的卫星降水数据作为因变量；根据第二空间分辨率的自变量和因变量，构建全局窗口、局部窗口和逐象元变化局部窗口三种回归模型，筛选最优的局域窗口和最优的逐象元变化局域窗口；根据回归模型和第一空间分辨率的自变量数据，获得三种典型回归窗口下的第一空间分辨率的降水预测数据，通过实测雨量站点降水数据进行验证，确定最优的回归窗口。该方法能够有效筛选卫星降水降尺度的最优回归窗口，方法简单易操作，且预测精度高。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.066 seconds)
