公开(公告)号：CN117589957A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311647156.4

申请日：2023-12-04

Applicant: 华北水利水电大学 ,  河南省西霞院水利枢纽输水及灌区工程建设管理局

Inventor： 朱齐亮 ,  卢凤民 ,  余雪婷 ,  任建勋 ,  张佳男 ,  高敏杰

IPC: G01N33/18 ,  G01N1/14 ,  B63B35/00 ,  G08B21/18 ,  B08B9/027 ,  B08B9/04

Abstract: 本发明涉及水质检测预警技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的水质检测预警装置，包括水质检测预警器主体、安装盒、移动组件、抽样管、清理组件和抽样调节组件，水质检测预警器主体的底端外壁上安装有安装盒，安装盒上安装有移动组件，水质检测预警器主体的一侧安装有抽样管，抽样管与安装盒的一侧安装有清理组件，抽样管上安装有抽样调节组件；该发明采用了移动组件，可以对设备在水上进行移动，并且对设备进行方向调节，从而移动到不同水域，进而对不同水域的水质进行检测预警，提高了水质检测预警效果；采用了清理组件，可以对抽样结构进行清理，可以在长时间抽样过程中，可以清理抽样结构内的水垢，确保水质检测的结果。

公开(公告)号：CN114707736B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202210380722.9

申请日：2022-04-09

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 朱齐亮 ,  任建勋 ,  刘静 ,  闫晓敏 ,  曾伟 ,  吴丹 ,  朱启航

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/096 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及水文预报技术领域，具体涉及一种基于深度学习和迁移学习的水文预报方法，该方法包括：筛选主要贡献特征；利用主要贡献特征的历史数据训练长短期记忆模型；基于不同主要贡献特征的贡献率的差异、对应的主要贡献特征在预设时间间隔内的贡献率衰减构建权重分配模型；根据权重分配模型获取的计算权重和训练完成的长短期记忆模型得到的训练权重之间的权重差异优化长短期记忆模型的损失函数，得到水文预报模型；根据不同量级下的预报结果与实际结果之间的误差分别对水文预报模型进行校正，得到每个量级对应的优化水文预报模型。本发明能够利用不同水文特征之间的影响优化模型的损失函数，提高网络模型的训练效果以及对最新数据的学习能力。

公开(公告)号：CN114707736A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210380722.9

申请日：2022-04-09

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 朱齐亮 ,  任建勋 ,  刘静 ,  闫晓敏 ,  曾伟 ,  吴丹 ,  朱启航

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及水文预报技术领域，具体涉及一种基于深度学习和迁移学习的水文预报方法，该方法包括：筛选主要贡献特征；利用主要贡献特征的历史数据训练长短期记忆模型；基于不同主要贡献特征的贡献率的差异、对应的主要贡献特征在预设时间间隔内的贡献率衰减构建权重分配模型；根据权重分配模型获取的计算权重和训练完成的长短期记忆模型得到的训练权重之间的权重差异优化长短期记忆模型的损失函数，得到水文预报模型；根据不同量级下的预报结果与实际结果之间的误差分别对水文预报模型进行校正，得到每个量级对应的优化水文预报模型。本发明能够利用不同水文特征之间的影响优化模型的损失函数，提高网络模型的训练效果以及对最新数据的学习能力。