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公开(公告)号：CN117574778B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410046230.5
申请日：2024-01-12
Applicant: 河海大学 , 长江水利委员会水文局 , 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
IPC: G06F30/27 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的相似场次洪水模式库构建方法，先采用预置的场次洪水分割规则及滑动窗口技术对流量(或水位)时间序列#imgabs0#进行自动分割,生成场次洪水集合F；然后提取各场次洪水过程的洪峰历时FT、峰值流量MF等特征信息并构建洪水特征数据库；定义场次洪水过程中各特征信息间的相似性度量，并融合各特征距离度量得到场次降水过程的综合距离度量，实现相似场次洪水过程的搜索；采用基于DBI指标的K‑means算法对相似场次洪水模式进行聚类，并以此为基础构建洪水模式库。本发明能够解决现有技术方案中场次洪水过程特征表达及相似性度量方法不足等问题。
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公开(公告)号：CN117574778A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410046230.5
申请日：2024-01-12
Applicant: 河海大学 , 长江水利委员会水文局 , 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
IPC: G06F30/27 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的相似场次洪水模式库构建方法，先采用预置的场次洪水分割规则及滑动窗口技术对流量(或水位)时间序列#imgabs0#进行自动分割,生成场次洪水集合F；然后提取各场次洪水过程的洪峰历时FT、峰值流量MF等特征信息并构建洪水特征数据库；定义场次洪水过程中各特征信息间的相似性度量，并融合各特征距离度量得到场次降水过程的综合距离度量，实现相似场次洪水过程的搜索；采用基于DBI指标的K‑means算法对相似场次洪水模式进行聚类，并以此为基础构建洪水模式库。本发明能够解决现有技术方案中场次洪水过程特征表达及相似性度量方法不足等问题。
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公开(公告)号：CN117520876A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410025345.6
申请日：2024-01-08
Applicant: 河海大学 , 长江水利委员会水文局 , 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
IPC: G06F18/23213 , G06F30/27
Abstract: 本发明公开一种基于相似降雨‑洪水模式匹配的洪水预报智能推荐方法，首先基于现有技术方案构建历史降雨‑洪水关联模式库；然后采用图像特征提取技术提取当前降雨过程的语义特征，从历史降雨‑洪水关联模式库中挖掘和当前降雨模式相似的历史降雨模式集合；并根据历史降雨‑洪水关联模式库中降雨模式与洪水模式间的关联频繁项集，智能优选洪水模式及其对应的洪水过程推荐给用户作为当前降雨过程可能导致的洪水过程。本专利实现了历史场景降雨‑洪水模式库的相似降雨‑洪水模式快速搜索和匹配、智能洪水预报推荐，为相似洪水的挖掘和智能洪水预测提供新的方法和技术支撑。
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公开(公告)号：CN115755219B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202211271357.4
申请日：2022-10-18
Applicant: 长江水利委员会水文局 , 河海大学
IPC: G01W1/10 , G01C13/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于STGCN的洪水预报误差实时校正方法及系统，该方法包括：构建预报误差实时校正数据集；对预报误差实时校正数据集进行预处理，提取预报模型输入数据中相关雨量站到预报断面间的流经长度，构建空间邻接矩阵；构建时空图卷积网络模型STGCN，提取误差序列的时序和局部空间特征，构建反映误差序列非线性关系的映射函数；采用改进灰狼优化算法进行参数寻优，构建最优AGWO_STGCN模型；利用预报模型M对实时数据进行预测，利用实时误差校正模型AGWO_STGCN对模型预报误差进行预测，获得最终的预测值。本发明具有更好的预测效果和预测精度，并提高预测模型的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115755219A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211271357.4
申请日：2022-10-18
Applicant: 长江水利委员会水文局 , 河海大学
IPC: G01W1/10 , G01C13/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于STGCN的洪水预报误差实时校正方法及系统，该方法包括：构建预报误差实时校正数据集；对预报误差实时校正数据集进行预处理，提取预报模型输入数据中相关雨量站到预报断面间的流经长度，构建空间邻接矩阵；构建时空图卷积网络模型STGCN，提取误差序列的时序和局部空间特征，构建反映误差序列非线性关系的映射函数；采用改进灰狼优化算法进行参数寻优，构建最优AGWO_STGCN模型；利用预报模型M对实时数据进行预测，利用实时误差校正模型AGWO_STGCN对模型预报误差进行预测，获得最终的预测值。本发明具有更好的预测效果和预测精度，并提高预测模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119204318A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411287603.4
申请日：2024-09-13
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群和Mertropolis的不确定性水文预报方法，包括：数据预处理即选定新安江模型的参数和采用粒子群算法对选定的参数进行最大似然估计以求解新安江模型参数的最优值；对参数最优值进行随机扰动，以扰动结果作为初始样本点，生成多个包含马尔可夫链的独立线程或进程；经过自适应性Mertropolis算法(AM算法)判定各马尔科夫链是否收敛于平稳分布；将研究流域的数据输入新安江模型中，经过新安江模型计算输出水文流量预报区间范围。
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公开(公告)号：CN116793201A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202311025416.4
申请日：2023-08-15
Applicant: 河海大学
IPC: G01B7/02
Abstract: 本发明公开了一种基于龙芯微控制器的电涡流位移测量装置和方法，该装置包括微控制器、直接数字频率合成器、数字相位比较器、低通滤波器、电阻、电涡流线圈、电容以及时钟单元。微控制器控制直接数字频率合成器产生不同的频率，通过数字相位比较器测量电涡流线圈产生的相移，从而测量LC的谐振频率，进而得到位移。微控制器采用二分相位法测量LC的实际谐振频率，根据预先标定的频率位移曲线得到实际位移。本发明通过全数字方式实现电涡流阻抗测量，从而实现位移测量，可以在通用可编程逻辑器件上实现测量电路和微控制器的集成，实现小型化乃至微型化电涡流位移测量。
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公开(公告)号：CN116010795B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310261448.8
申请日：2023-03-17
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开一种基于图像特征和深度学习的相似场次降雨模式库构建方法：采用滑动窗口对历史降雨图像数据集进行分割得到所有场次降雨过程；提取各场次降雨过程的降雨持续天数、场次降雨总量、各日降雨量分布、降雨空间分布以及降雨中心运动轨迹特征；并进行特征相似性度量，采用基于混沌映射的多族群灰狼优化算法对特征的相似性度量进行融合，得到场次降雨过程的最优特征融合相似性度量；采用该最优特征融合相似性度量，从场次降雨过程历史库中搜索相似场次降雨过程并进行描述和表达，以此构建相似降雨模式库。本发明解决现有技术方案中或因用时序数据难以表达场次降雨过程的时空特征信息、或因场次降雨过程特征表达及相似性度量方法不足等问题。
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公开(公告)号：CN112733997B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110049328.2
申请日：2021-01-14
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开一种基于WOA‑LSTM‑MC的水文时间序列预测优化方法，包括使用优化后的鲸鱼优化算法对预测模型的部分参数进行参数寻优；选取待预测水文站的流量数据作为实验数据；将数据集划分为训练集和测试集，进行训练和预测；利用马尔可夫链MC进行矫正,从而得到最终的水文预测结果，即更为准确的预测值；建立混合WOA‑LSTM‑MC模型。本发明可以更快、更准确地找到预测模型所需要的最优参数，既能保证算法全局搜索能力及局部探索能力，收敛速度很快；预测结果精准。
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