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公开(公告)号:CN109271664A
公开(公告)日:2019-01-25
申请号:CN201810877331.1
申请日:2018-08-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了基于一致性与非一致性假定条件下的设计暴雨安全性分析方法,包括下述步骤:从多年日降水量序列中提取年最大值序列;采用30年窗口滑动法和30年窗口增长法从年最大值序列中提取一系列子序列;通过广义极值分布拟合各个子序列并推求设计暴雨值序列;采用线性回归法计算设计暴雨序列的趋势值;将上述两种提取方法下的设计暴雨序列的趋势值作差值,根据差值进行安全性分析。本发明为探讨非一致性与一致性假定对推求设计暴雨的差异提出了一种新的方法,比较两种假定下推算的设计暴雨的年际差异,有利于评估设计标准的安全性,能够为水利工程建设、水资源和安全管理、防洪减灾提供借鉴意义。
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公开(公告)号:CN112380778B
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202011347758.4
申请日:2020-11-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于海温的气象干旱预报方法,包括运用局部加权回归季节‑趋势分解法将海温和标准化降水蒸发指数数据分别分解为三项数据形式,三项数据形式包括季节项、趋势项和余项;基于海温的三项分解项,构建每项的前期海温波动模式;基于相关系数,获得海温每个分解项的每种波动模式的预报因子;结合预报因子和标准化降水蒸发指数,基于极限学习机构建“海温波动模式‑极限学习机”预报模型,对预见期1个月和3个月网格尺度的SPEI进行预报,获取集合预报和确定性预报,评估预报结果。本方法对于区域防旱抗旱、干旱灾害预警与预防、水资源供给等都具有重要意义。
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公开(公告)号:CN117093761A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202310870669.5
申请日:2023-07-17
Applicant: 华南理工大学 , 人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
IPC: G06F16/951 , G06F16/955 , G06F16/93 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种基于python语言的自动爬取网页数据的方法,包括如下步骤:搭建python语言环境;选取目标网址,根据数据结果,确定目标网站的数据库储存格式,并获取目标网站的headers和response;确定目标网站的存储指定数据库,构建爬取目标网站的模型;在运行环境处于正常联网状态,运行该模型,进行数据爬取;根据数据响应状态,调整目标网站数据;对成功响应的网页数据进行清洗整理,删除或替代无效值和缺失值;输出数据结果并保存。本发明可以实现准确、快速、实时自动获取互联网上的海量数据。
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公开(公告)号:CN116822399A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202310614047.6
申请日:2023-05-29
Applicant: 华南理工大学 , 人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
IPC: G06F30/28 , G06T17/05 , G06T17/20 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种考虑地表‑管网水流交换作用的双向耦合雨洪模型,包括:采集研究区域内的基础数据;通过基础数据,基于SWMM构建管网水文水动力模型;通过基础数据,构建基于不规则网格的二维地表漫流模型;将所述管网水文水动力模型和二维地表漫流模型进行耦合;对耦合后的模型进行率定验证后,实现城市内涝模拟,预测内涝积水分布与积水深度。本模型可实现城市内涝全过程模拟,为城市化地区洪涝灾害的防灾减灾及预警预报提供一种新的技术方法。
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公开(公告)号:CN116702627A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310944395.X
申请日:2023-07-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的城市暴雨内涝快速模拟方法。所述方法包括下述步骤:构建城市暴雨内涝模型;构建多种暴雨内涝输入特征,模拟并生成暴雨内涝淹没数据库;将暴雨内涝淹没数据库划分训练集和测试集;构建卷积神经网络模型,利用暴雨内涝数据库训练集数据对卷积神经网络模型进行训练;基于测试集暴雨序列输入条件,通过构建的卷积神经网络模型实现暴雨内涝淹没时空变化的快速和实时模拟。本发明方法能有效提升内涝灾害高发地区暴雨内涝模拟的效率和精度。
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公开(公告)号:CN114372625A
公开(公告)日:2022-04-19
申请号:CN202111668793.0
申请日:2021-12-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多输出机器学习算法的城市内涝快速预报方法。所述方法包括下述步骤:根据现有研究区的数据,构建城市内涝模型;提取历史暴雨雨量时程分配信息,生成不同特征的暴雨,通过构建的城市内涝模型模拟构建暴雨内涝数据库;构建多输出随机森林模型,以降雨因子为自变量、淹没深度为因变量,利用暴雨内涝数据库对多输出随机森林模型进行训练和测试;基于降雨预报输入条件,通过构建的多输出随机森林模型实现二维内涝淹没的快速和实时预报。本发明方法对于城市内涝灾害预警与预防、防涝减灾等有重要意义,能有效提高内涝灾害高发地区的实时内涝灾情预报效率和精度,可为内涝灾情快速预报提供一定程度的指导。
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公开(公告)号:CN114357675A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202111523201.6
申请日:2021-12-14
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F17/10 , G06F113/08 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种替换SWMM模型输送模块计算出水口流量的方法,该方法步骤包括:构建SWMM模型,提取子汇水区和管网上下游拓扑关系;获取管网各井点总入流量和侧向入流量,计算各井点流量输送率,构建管网流量输送率矩阵;运行不含管网的SWMM模型,获取各子汇水区出流量;依据上下游拓扑关系、子汇水区出流量和管网流量输送率矩阵,依次计算各井点出流量直至出水口,求得出水口流量;多种LID设施空间布局方案输入至不含管网的SWMM模型中模拟,获取各子汇水区出流量到输送率矩阵计算出水口流量,同时将同样LID设施空间布局方案输入至含管网SWMM模型计算出水口流量,基于此对输送率矩阵计算的出水口流量进行线性修正后输出。本发明有效降低出水口流量计算量,提高运算效率。
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公开(公告)号:CN112733337A
公开(公告)日:2021-04-30
申请号:CN202011585408.1
申请日:2020-12-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种暴雨内涝影响下城市道路通行效率评估方法,包括以下步骤:构建研究区内涝模型;根据内涝模型获取内涝点溢出流量信息;根据内涝点溢出流量信息构建研究区二维水动力模型;利用二维水动力模型获取积水道路及积水信息;构建交通仿真模型;根据交通仿真模型评估内涝下的交通运行效率指标;本发明利用多模型耦合,以水利工程与交通工程两个学科的知识为基础,克服了单个交通仿真模型不能考虑内涝影响的不足。此方法对水利、交通、市政等部门编制内涝应急预案以及城市的防灾减灾工作具有重要意义。
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公开(公告)号:CN112395557A
公开(公告)日:2021-02-23
申请号:CN202011347806.X
申请日:2020-11-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于瞬时发展速率识别骤发干旱的方法,包括下述步骤:(1)基于大气蒸发需求和实际蒸发数据,构建标准化蒸发赤字指数;(2)运用三维聚类方法初步识别时空尺度上相连的干旱事件;(3)基于干旱严重性变化定义干旱发展和恢复阶段;(4)定义和计算空间相连接而时间相邻干旱区块之间的瞬时发展和恢复速率,并基于瞬时发展和恢复速率识别骤发干旱;(5)定义骤发干旱强度、严重性、影响面积、干旱中心等特征。本发明方法对于识别骤发干旱具有重要的指导意义,能够为减少骤发干旱所造成的农业损失提供一定程度的指导。
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公开(公告)号:CN111062125A
公开(公告)日:2020-04-24
申请号:CN201911249898.5
申请日:2019-12-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种海绵型综合管廊水文效应评估方法,包括获取研究区域的基础数据;根据研究区域的基础数据构建SWMM模型,并根据SWMM模型获取传统开发情景和传统综合管廊情景下的水文效应;根据研究区域的基础数据构建SUSTAIN模型,通过SUSTAIN模型获取到LID优化布局方案;将LID优化布局方案输入至SWMM模型中,通过SWMM模型分别对低影响开发设施情景和海绵型综合管廊情景进行水文模拟,得到低影响开发设施情景和海绵型综合管廊情景下的水文效应;将四种情景的水文效应进行对比评估,得出海绵型综合管廊情景下的水文效应评估结果。本发明能够实现对海绵型综合管廊情景的精确水文模拟和水文效应评估,为未来海绵城市的规划、设计和建设工作参考依据。
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