公开(公告)号：CN111275253B

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202010045809.1

申请日：2020-01-15

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 朱双 ,  张海荣 ,  罗显刚 ,  徐战亚 ,  王超 ,  吴江 ,  丁晓玲 ,  林霏开 ,  肖祖香 ,  李建庆 ,  孟书令

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种融合深度学习和误差校正的径流概率性预测方法及系统，本发明提供的基于深度学习和高斯混合模型的径流概率性预测方法，能提供相比传统机器学习更高的径流预测精度。本发明提供的基于深度学习和高斯混合模型的径流概率性预测方法，能在深度学习基础上，提供概率性的预测结果。

公开(公告)号：CN111311026A

公开(公告)日：2020-06-19

申请号：CN202010198248.9

申请日：2020-03-19

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 朱双 ,  罗显刚 ,  王超 ,  叶磊 ,  吴江 ,  徐战亚 ,  林霏开 ,  肖祖香 ,  李建庆 ,  曹雷宇 ,  刘庚 ,  孟书令

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种顾及数据特征、模型和校正的径流非线性预测方法，采用前向-后向特征选择算法，选择人工神经网络作为驱动模型，优选影响因子；采用季节与趋势分解法将非线性和非平稳的优选影响因子和历史月平均径流序列分解为平稳的季节项、高频项和随机扰动项；采用非线性人工神经网络建立预测模型；最后构建自回归预测校正模型对人工神经网络预测结果进一步修正，获得最终预测结果。本发明的有益效果：与已有的月径流预测方法相比，提出的框架更加系统、全面，特别是数据前处理和后处理技术的使用，能有效提升预测精度；对水库运行优化，水资源优化管理等有重要意义，适合推广。

公开(公告)号：CN111275253A

公开(公告)日：2020-06-12

申请号：CN202010045809.1

申请日：2020-01-15

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 朱双 ,  张海荣 ,  罗显刚 ,  徐战亚 ,  王超 ,  吴江 ,  丁晓玲 ,  林霏开 ,  肖祖香 ,  李建庆 ,  孟书令

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种融合深度学习和误差校正的径流概率性预测方法及系统，本发明提供的基于深度学习和高斯混合模型的径流概率性预测方法，能提供相比传统机器学习更高的径流预测精度。本发明提供的基于深度学习和高斯混合模型的径流概率性预测方法，能在深度学习基础上，提供概率性的预测结果。

公开(公告)号：CN107784081A

公开(公告)日：2018-03-09

申请号：CN201710899723.3

申请日：2017-09-28

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 徐战亚 ,  罗显刚 ,  孟书令

IPC: G06F17/30 ,  G06T11/20

CPC classification number: G06F17/30241 ,  G06T11/206

Abstract: 本发明提供了一种流域图智能生成的方法、设备及存储设备，所述方法包括步骤：提取数据库中存储的初始最小流域中的现有河段信息和最小流域图信息，并用类存储所述河段信息和最小流域图信息；在河段信息的类中增加遍历标记用于判断河段是否被遍历；在最小流域图信息类中增加流域等级标记和流域名称标记用于标记流域等级和名称；用河段信息构建存储所有河段的字典数据结构便于搜索所述河段；合并所有河段形成河流；设定筛选阈值将河流区分河流；根据阈值筛选后的河流情况确定所有河流的等级；根据河流等级确定流域等级并生成流域图。一种流域图智能生成设备及存储设备，用来实现一种流域图智能生成的方法。本发明提高了工作效率，降低了人工成本。