基于作物生长模型的干旱传递过程模拟方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN117828906A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202410248764.6

    申请日:2024-03-05

    Abstract: 本申请涉及一种基于作物生长模型的干旱传递过程模拟方法、系统及介质,方法包括以下具体步骤:建立作物生长模型;构建历年作物生育期内逐旬气象干旱指数;对作物生育期内的每一旬,结合气象干旱等级划分原则,分别选取无旱、轻旱、中旱、重旱、特旱五种气象干旱条件下的典型旬;模拟逐日作物潜在蒸散量和实际蒸散量;根据作物干旱等级划分原则,判别作物干旱状况;采用变异水平条形图,描绘不同气象干旱情景下作物干旱状况的动态变化过程,直观展示气象干旱向作物干旱传递的物理过程。本申请能够模拟并直观展示气象干旱向作物干旱传递的物理过程,可为揭示气象干旱向作物干旱传递机制及其影响因素提供支撑。

    一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法

    公开(公告)号:CN112116130B

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202010855501.3

    申请日:2020-08-24

    Abstract: 一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法,包括:步骤1、构建深度学习网络;步骤2、输入因子‑决策变量样本对选择;步骤3、将步骤2的样本数据归一化;步骤4、关键超参数选择与优化;步骤5、网络重构;步骤6、网络训练:利用步骤5得到的重构网络,输入步骤3得到的样本进行网络学习,得到最终深度学习网络,此网络即为提取的短期调度规则。本发明立足电站实际历史运行数据,构建基于长短期记忆网络的深度学习网络模型,挖掘实际运行过程中蕴含的内在规律,建立电站短期调度规则,将电站调度期初末水位、期间来水过程以及电站受电网负荷过程作为输入因子,电站时段末水位作为决策变量,使模型输出结果更适用于实际调度过程。

    一种考虑区间支流来水的干流水库生态调度方法

    公开(公告)号:CN111733759A

    公开(公告)日:2020-10-02

    申请号:CN202010460654.8

    申请日:2020-05-27

    Abstract: 本发明提供一种考虑区间支流来水的干流水库生态调度方法,通过调查研究明确下游干流产卵场处目标鱼类产卵的生态水文需求,开展干支流与鱼类产卵相关的高流量脉冲遭遇分析,整理统计鱼类产卵期间干支流历年高流量脉冲特征指标,识别干流水库配合支流开展生态调度启动条件关键指标,依据历时水文资料确定河道演算重要参数,构建水库生态调度模型,实现考虑区间支流来水水库生态调度方法。本发明考虑区间支流来水可以解决常规调度造成下游河道高流量脉冲过程频次不够的问题,可有效改善下游河道高流量脉冲过程,满足产卵场产漂流性卵鱼大量繁殖所需水文条件。

    一种基于GAMLSS模型的非一致性水文频率计算方法

    公开(公告)号:CN111651427A

    公开(公告)日:2020-09-11

    申请号:CN202010370365.9

    申请日:2020-05-06

    Abstract: 本发明提供一种基于GAMLSS模型的非一致性水文频率计算方法,包括构建分布函数库;构建拟合模式库;运用GAMLSS模型在每种拟合模式下对非一致性水文序列进行拟合;比较不同模式下拟合结果的AIC值,选取AIC值最小的模式作为备用最优模式;采用似然比检验法,检验备用最优模式的拟合效果是否明显大于其他更简单的模式,确定最优模式;通过残差分析,评价最优模式的拟合效果;判断是否需要重新构建分布函数库和拟合模式库;根据最优模式及其拟合结果,分析得到水文序列的非一致性频率。本发明构建了能适用于绝大多数水文序列的分布函数库以及能精确描述分布参数与时间的定量关系的拟合模式库,提出的非一致性水文频率计算流程和方法科学合理、操作性强。

    一种基于混合人工蜂群算法的高维复杂水量分配模型求解方法

    公开(公告)号:CN110569958A

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201910832606.4

    申请日:2019-09-04

    Abstract: 本发明提供一种基于混合人工蜂群算法的高维复杂水量分配模型求解方法,包括以下具体步骤:步骤1,初始化相关参数;步骤2,根据水量分配模型,随机生成一批初始蜜源;步骤3,在原蜜源以及三个新的蜜源中选择适应度最大的蜜源进入下一代;步骤4,在原蜜源和新蜜源中选择适应度较大的蜜源进入下一代;步骤5,判断是否放弃蜜源;步骤6,判断是否满足终止条件,本发明在保持了标准人工蜂群算法全局搜索能力的基础上,吸收了差分进化策略、异维学习策略以及粒子群搜索策略的优点,增强了跳出局部最优值的能力,提高了搜索效率,具有更好的寻优能力和更快的收敛速度,为求解高维、复杂、非线性水量分配模型提供了保障。

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