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公开(公告)号：CN116205361B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310208832.1
申请日：2023-03-07
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于匹配度的工业用水效率分级预测方法，包括：获取工业用水效率指标和经济发展状况指标；将获取的指标进行数据预处理，并将处理好的样本点据绘制在平面坐标系上；计算指标匹配度；对指标匹配度进行分级，并对用水效率样本点进行分组；对同一分组的点簇采用曲线线型进行拟合，得到曲线参数；对逐年用水效率数据重复上述步骤，对同一分级内得到的各年曲线参数分别进行时间序列预测，得到相应匹配度分级下预测年份的曲线函数，代入预测的经济发展状况指标对工业用水效率预测。本发明主要服务于水资源规划管理，可以更加快速、准确地对工业用水效率进行预测，方便政策
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公开(公告)号：CN116776581A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310696139.3
申请日：2023-06-13
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/20 , G06N5/02 , G06F18/22 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种知识和数据融合驱动的洪水预报模型参数在线优化方法，分析流域预热期数据样本，对时序数据进行洪水场次划分以及特征提取；基于空间贡献分析确定调整水利对象，根据流域特征确定调整洪水特征量，查询水利计算对象相应模型；基于知识图谱匹配模型在洪水调整特征量下的敏感参数和调整方向，匹配参数优化范围；在线提取特征并匹配相似模式，和所得参数方向和范围进行比对，若不一致修订参数取值范围；将所得参数范围更新至参数率定文件，并运行参数率定算法，记录参数寻优范围拟定的决策过程；优化效果后评估与反馈。本发明通过知识和数据融合驱动，实现洪水预报模型参数智能在线优化，提高业务处理的效率。
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公开(公告)号：CN115841071A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211459831.6
申请日：2022-11-17
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/27 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06Q50/26 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于水循环动态知识图谱的数字孪生流域场景建模方法，包括如下步骤，基于流域内的水循环遥感反演数据以及地面站点监测数据，构建水循环动态知识图谱；搭建流域‑子流域‑聚合单元‑最小颗粒度单元的多尺度嵌套数字孪生框架，在逐级网格上开展数据时空展布和模型配置，利用知识图谱实现数据与模型的自关联，从而实现数字孪生流域场景建模。本发明以水循环动态知识图谱为知识库，架构了多尺度嵌套数字孪生框架，耦合了数据与水循环模块，实现了时空一致的数据组织机制，构建出高保真的镜像数字流域，为后续开展的基于平行数字流域的高精度水文预报、防洪调度及模拟预测提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN115495991A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211197406.4
申请日：2022-09-29
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于时间卷积网络的降水区间预测方法，包括如下步骤，收集降水数据和气象因子数据，构成初始时间序列数据集，并对数据进行预处理；分析气象因子特征，构建特征提取算法，获取气象因子和降水量的关联关系，采用最大信息系数‑异步主成分分析算法筛选出对降水量影响较大的气象因子的时间序列；结合流域面降水量，构建流域面降水预测的时间卷积网络模型，使用训练集中数据训练模型，然后调节模型参数评估模型，使模型收敛,最后使用测试集数据进行预测。本发明利用了TCN捕获有效长时间序列特征的能力，将优化后的LUBE的覆盖宽度评价标准作为训练损失目标函数之一，来产生未来观察结果的概率区间预测，有效提升降水预测的精度。
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公开(公告)号：CN114036204A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111228124.1
申请日：2021-10-21
Applicant: 河海大学
IPC: G06F16/2458 , G06F17/18 , G01W1/14
Abstract: 本发明公开了一种基于公开天气预报产品的定量降雨中期预报方法，包括：采集天气预报晴雨信息，并且将天气预报晴雨信息转化为定量降雨数据；将构建好的ARMA模型与采集到的定量降雨数据进行结合形成定量降雨中期预测模型；利用定量降雨中期预测模型预测未来降雨信息。本发明通过日降雨序列构建ARMA模型，并将ARMA模型的预测结果结合了天气预报的晴雨信息对未来的降雨进行预测，提高了预测的准确度，且相较于数值预报产品，能够简单、方便、快捷的获取未来的定量降雨数据，且查取方便，可以为中小城市与乡镇快速方便地获取中期降水定量化、本地化预报信息，为当地政府防灾减灾工作提供依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119168173A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411665790.5
申请日：2024-11-20
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种基于多传感器数据融合的洪涝预测方法，包括：获取监测区域的多源监测数据，其中，多源监测数据包括气象数据、水文数据、遥感数据，气象数据包括降雨量信息、风速信息、风向信息、气温信息、湿度信息，水文数据包括地上水位信息和地下水位信息；对多源监测数据进行预处理和特征提取，形成监测区域对应的输入数据；将输入数据输入到训练好的洪涝预测模型中，通过洪涝预测模型确定出预测结果。模型构建过程中，通过扩充样本集，利用聚类算法进行聚类，提取特征向量作为入，采用LSTM作为模型架构，进行洪涝预测，可以实现对洪涝灾害的可靠预测。
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公开(公告)号：CN118052321A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410163260.4
申请日：2024-02-05
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于增量学习的洪水预报模型参数在线优化方法，分析流域历史数据样本，对时序数据进行洪水场次划分以及数据标准化；对多流域历史洪水数据样本的暴雨特征和出口断面流量特征进行提取；使用参数率定算法对多流域历史洪水样本初始的模型参数范围进行迭代寻优，记录优化后的参数值；使用增量式决策树回归模型增量学习历史洪水样本数据并对需要预测洪水的洪水预报模型参数进行优化；将优化的参数值输入水文模型，评估对比洪水预报精度。本发明利用增量学习的实时性、强适应性、遗忘防护和高资源效率的能力，可以有效解决传统洪水预报过程中水文模型参数优化方法速度缓慢问题，实现洪水预报模型参数智能在线优化，提高业务处理的效率。
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公开(公告)号：CN117922760A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311712181.6
申请日：2023-12-13
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种装配自保护的水文干旱辅助监测装置，涉及水文干旱监测技术领域，包括漂浮座体，漂浮座体顶部固定安装有光伏箱，光伏箱顶部固定安装有光伏板，光伏箱侧面固定安装有气象监测器，漂浮座体底部转动连接有连接架，连接架底部固定安装有流量计，漂浮座体内部设置有用于驱动漂浮座体转动的动力机构，动力机构包括两个转向相反的水轮。有益效果如下：漂浮座体转动连接在连接架上，漂浮座体内设置有动力机构，动力机构运转能够使得漂浮座体在水面上转动，当漂浮物被漂浮座体阻挡后，漂浮座体转动会将漂浮物带动，从而使得水流能够容易地将漂浮物冲走，从而避免漂浮物聚集在监测装置处，保证监测的准确性。
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公开(公告)号：CN115688561A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211198345.3
申请日：2022-09-29
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于时空图卷积降雨‑径流区间预测方法，通过物理机理将研究对象划分为不同的同质对象去模拟流域，同时，在构建过程中考虑流域边界以及特征对齐问题；使用TCN时间卷积网络和图卷积方法在构建时分别实现时间与空间信息的提取与编码，实现对降水‑径流过程的水文推演；其中，时间卷积操作中融合了attention机制更好的提取时间特征，而空间图卷积操作基于本方法所构建的同质图和图卷积方法，输出层引入LUBE区间预测方法对预测结果进行估计从而实现降雨‑径流区间预测。本发明融合了流域的空间信息与时间信息的特征，实现了时空一致的数据组织机制，输出预测值引入了区间预测的方法提高了降雨‑径流预报的精度。
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公开(公告)号：CN116205361A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310208832.1
申请日：2023-03-07
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于匹配度的工业用水效率分级预测方法，包括：获取工业用水效率指标和经济发展状况指标；将获取的指标进行数据预处理，并将处理好的样本点据绘制在平面坐标系上；计算指标匹配度；对指标匹配度进行分级，并对用水效率样本点进行分组；对同一分组的点簇采用曲线线型进行拟合，得到曲线参数；对逐年用水效率数据重复上述步骤，对同一分级内得到的各年曲线参数分别进行时间序列预测，得到相应匹配度分级下预测年份的曲线函数，代入预测的经济发展状况指标对工业用水效率预测。本发明主要服务于水资源规划管理，可以更加快速、准确地对工业用水效率进行预测，方便政策制订以及调控目标的可达性分析。
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