公开(公告)号：CN119130106A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202410944632.7

申请日：2024-07-15

Applicant: 济南大学

Inventor： 桑国庆 ,  侯越 ,  朱朋涛 ,  王海军 ,  吴先敏 ,  刘微 ,  刘阳 ,  卢龙彬 ,  邵广文

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/243 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的沿河村落山洪灾害评价方法，涉及山洪灾害研究领域。该基于机器学习的沿河村落山洪灾害评价方法，包括构建沿河村落山洪灾害指标体系：基于灾害体系的理论框架，选择山丘区沿河的村落为基础单元，并结合这些村落的独特性质，从致灾因子、孕灾环境和承灾体三个维度出发选取指标，构建一个综合村落、河段、流域的风险评价体系；风险等级划分：基于历史山洪灾害发生的次数及所造成的破坏程度，对沿河村落的山洪灾害风险等级进行划分。通过基尼指数分析各个指标重要性：计算各风险指标的基尼指数，可以得到各风险指标的重要性；在实例分析中，河段隐患层面的指标贡献度总和达到了61.65％。

公开(公告)号：CN119106610A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411159595.5

申请日：2024-08-22

Applicant: 济南大学

Inventor： 姜戴菁 ,  刘阳 ,  桑国庆 ,  邵广文 ,  吴先敏 ,  朱朋涛

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供基于多变量联合分布和LSTM的遥感降水数据偏差校正方法，涉及卫星遥感降水偏差校正技术领域。该基于多变量联合分布和LSTM的遥感降水数据偏差校正方法，包括：CN05.1数据集和CMIP6逐日降水数据的预处理；基于R‑vine Copula构建多变量联合分布模型；采用VCCP方法对多变量联合分布模型进行变点检验；采用长短期记忆循环神经网络LSTM机器学习，分别校正多变量联合分布模型中突变点前后的遥感降水数据。通过利用LSTM模型分别对突变前后的遥感降水数据进行校正，校正后的降水数据精度有明显地提高，本发明能够很好地解决“突变”对降水时间序列的影响，从而达到遥感降水偏数据差校正的效果。

公开(公告)号：CN118886521A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410785582.2

申请日：2024-06-18

Applicant: 济南大学

Inventor： 张杰 ,  桑国庆 ,  李文义 ,  王海军 ,  孔珂 ,  刘薇 ,  刘阳 ,  吴先敏

IPC: G06N20/20 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/18 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明提供基于水文和随机森林模型的水库动态纳雨能力计算方法，涉及小流域的水文技术领域。该基于水文和随机森林模型的水库动态纳雨能力计算方法，包括以下步骤：确定水库最大目标水位：确定参数；基于随机森林回归算法，选取降雨特征参数、流域特征参数和水库特征参数构建小型水库纳雨能力预估模型；确定预估模型评价指标；纳雨能力逐时计算及修正。该方法通过构建小型水库纳雨能力水文模型和小型水库纳雨能力预估模型，提出四种纳雨能力的计算方法，可以实现在一场或多场降雨过程的纳雨能力计算及修正，减少降雨径流过程和水库调度过程所产生的误差，预估该水库未来降雨任意时刻降雨量下所对应的水库纳雨能力。