公开(公告)号：CN115099497B

公开(公告)日：2023-02-17

申请号：CN202210741890.6

申请日：2022-06-28

Applicant: 中国水利水电科学研究院 ,  重庆交通大学 ,  淮河水利委员会水文局(信息中心)

Inventor： 任明磊 ,  徐炜 ,  魏国振 ,  王刚 ,  赵丽平 ,  王凯 ,  顾李华 ,  喻海军 ,  胡友兵 ,  杨雨霞

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的实时洪水预报智能方法。本发明基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络构建一个用于水文过程预测的深度学习网络(CNN‑LSTM)。在CNN‑LSTM中，CNN用于识别和提取空间降水数据，LSTM用于学习降水与流量之间的时间序列关系。这两个网络使得CNN‑LSTM具有识别空间和时间信息的能力。CNN‑LSTM在水文建模中学习非线性和复杂过程方面具有强大的能力。

公开(公告)号：CN114707753B

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202210438848.7

申请日：2022-04-25

Applicant: 河海大学 ,  淮河水利委员会水文局(信息中心)

Inventor： 梁忠民 ,  钱名开 ,  徐时进 ,  王凯 ,  叶可佳 ,  刘小虎 ,  黄一昕 ,  胡友兵 ,  陈邦慧 ,  毕成琳

IPC: G06F17/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种区域化LSTM洪水预报方法，步骤包括：收集历史水文资料，在综合考虑区域信息的基础上，进行水文数据的预处理；划分率定集与验证集，初定模型参数并进行模型训练；选取精度评价指标，进行模型精度评价；选取优化算法，进行模型参数寻优。本发明通过水文资料与流域信息相结合的方式，构建水文气候一致区尺度的LSTM模型。扩大了LSTM模型的训练集，进一步提高了洪水预报的精度，弥补了无资料地区的洪水预报的不足，具有较强的应用前景。

公开(公告)号：CN108985585B

公开(公告)日：2020-04-07

申请号：CN201810686114.4

申请日：2018-06-28

Applicant: 河海大学 ,  淮河水利委员会水文局(信息中心)

Inventor： 徐斌 ,  王凯 ,  储晨雪 ,  钟平安 ,  陈娟 ,  朱非林 ,  吴业楠 ,  赵梦杰

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种考虑预报不确定性影响的水库洪水资源利用风险对冲决策方法，包括依据预报来水与需水相对大小关系划分防洪阶段与兴利阶段，统计两阶段预报误差参数条件；定义洪水资源利用中防洪阶段的防洪风险、以及供水阶段的缺水风险；建立水库洪水资源利用两阶段风险对冲模型；在给定模型参数输入条件下，采用一阶最优性条件推导防洪、供水转换中间变量水库蓄量的解析规则；输出洪水资源利用风险对冲解析规则的函数图以及应用该规则在不同来水条件下的调度目标函数结果。本发明量化了防洪、供水两阶段风险的表征方式，可解析各主要影响因素与蓄量的函数关系，并可降低防洪、缺水的风险损失之和，综合协调水库汛期调度中防洪、兴利的目标矛盾。

公开(公告)号：CN106295859A

公开(公告)日：2017-01-04

申请号：CN201610619475.8

申请日：2016-08-01

Applicant: 淮河水利委员会水文局(信息中心)

Inventor： 钱名开 ,  徐时进 ,  王凯 ,  陈红雨 ,  胡友兵

IPC: G06Q10/04

Abstract: 本发明涉及无径流资料地区汇流计算方法，步骤如下：搜集已完成的有历史降雨径流资料、采用单位线汇流预报效果较好的流域，预先将其汇流方案和流域地理信息进行保存；进行无径流资料流域洪水汇流计算时，首先建立有资料和无资料流域网格净雨水滴数目的数量-时间分布曲线，并采用三角形进行概化，而后对概化的三角形过程进行相似度计算寻找相似流域集，并对相似流域集的单位线过程进行时空变换，最终按照峰大时短的最不利原则对变换单位线集进行综合得到无径流资料流域单位线。本发明在大量流域预报积累的基础上，采用针对性准则进行相似流域选取、单位线的时空变换综合，可有效避免人为主观判断误差，提高效率，为大范围无资料地区预报奠定基础。

公开(公告)号：CN115115111A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210740700.9

申请日：2022-06-28

Applicant: 中国水利水电科学研究院 ,  重庆交通大学 ,  淮河水利委员会水文局(信息中心)

Inventor： 任明磊 ,  徐炜 ,  刘昌军 ,  魏国振 ,  赵丽平 ,  王刚 ,  顾李华 ,  王凯 ,  喻海军 ,  赵梦杰

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM的中长期径流预报智能方法。包括以下步骤：步骤1：采用K‑NN模拟气象数据；步骤2：构建基于SWAT模型的流域径流模拟模型：将步骤1中生成的所述模拟气象数据输入SWAT模型，生成相应的模拟径流数据；步骤3：LSTM网络模型的构建，气象数据和径流数据分别作为LSTM网络的输入因子和输出因子；步骤4：将步骤1中生成的模拟气象数据和步骤2中生成的模拟径流数据作为数据集合分成前后两个部分，前一部分对LSTM网络模型进行训练，后一部分对LSTM网络模型进行验证。本方法构建的LSTM网络对流域径流具有很强的模拟能力。为资料短缺地区的径流模拟提供了一种有效的解决方法。