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公开(公告)号：CN119740759B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510245994.1
申请日：2025-03-04
Applicant: 华南理工大学 , 广州市宏涛水务勘测设计有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06N3/042 , G06N3/043 , G06N3/092 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/231 , G06F18/25 , E02B1/00
Abstract: 本申请涉及模型构建分析技术领域，公开了一种水利大数据服务分析与评价模型构建方法及系统。该方法包括：对水利监测数据通过双流注意力机制提取特征向量，基于特征向量构建动态异构图神经网络生成系统图表示，利用特征向量和图表示进行多任务预测得到预测结果，对预测结果通过分层强化学习优化生成调度方案，对调度方案进行模糊神经网络分析得到评价结果，最后通过数据流处理更新优化服务模型。本申请实现了水利大数据服务分析与评价模型的动态构建和持续优化。
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公开(公告)号：CN118095831A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410043351.4
申请日：2024-01-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0635 , G06N3/0442 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM网络的区域滑坡风险评估方法，包括以下步骤：基于地形、降雨和土地类型数据，提取与滑坡密切相关的滑坡特征因子，结合历史滑坡数据与选取的非滑坡数据，构建滑坡灾害数据库；对滑坡灾害数据库进行归一化处理，并划分训练集和测试集；构建LSTM模型，并调整和优化模型超参数；利用测试集滑坡特征因子验证模型，基于已构建的模型进行区域滑坡危险性预测；基于区域滑坡危险性与易损性数据，构建滑坡灾害风险评估方法体系实现区域潜在滑坡灾害风险评估。本发明实现准确评估特定区域内的滑坡风险等级，对优化土地利用规划、制定滑坡灾害应急预案等有重要意义。
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公开(公告)号：CN117436566A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311088250.0
申请日：2023-08-25
Applicant: 华南理工大学 , 中山市水利水电勘测设计咨询有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种平原河网区水闸群优化调度方法、系统、装置及介质，属于平原河网区防洪排涝优化调度领域。其中方法包括：构建HEC‑HMS水文模型，并输入预设降雨事件的降雨信息进行降雨径流模拟，获取各子流域的流量过程线；构建HEC‑RAS水动力模型，将获得的各子流域的流量过程线作为水动力模型的入流条件完成耦合；构造平原河网区水闸群防洪排涝的优化调度模型；在MATLAB中实现优化调度模型和HEC‑RAS水动力模型的耦合，模拟计算平原河网区水闸群系统的最优防洪排涝调度策略。本发明将具有明确物理机制的水动力模型和系统分析方法结合，在保证模拟结果合理性的同时，对现状调度策略进行优化，可以充分发挥河网的储蓄能力以及各闸的挡水、排水功能。
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公开(公告)号：CN116933621A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310696955.4
申请日：2023-06-13
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: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于地形特征深度学习的城市内涝模拟方法，包括构建城市暴雨内涝模型，提取与内涝密切相关的地形特征因子和降雨特征因子，并设计不同降雨事件情景，结合所构建的城市内涝模型生成暴雨内涝淹没数据，构建地形特征深度学习洪涝模拟数据库；对数据库中的数据进行数据转换和归一化处理，采用测试集中的地形特征因子和降雨特征因子为输入，测试训练后的深度卷积神经网络城市内涝模型，得到最终的深度卷积神经网络城市内涝模型，实现暴雨内涝掩膜的模拟。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。
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公开(公告)号：CN111008734A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911170254.7
申请日：2019-11-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种洪水危险性的区划和时空演变规律的研究方法，包括先从致灾因子和孕灾环境两个方面选取出研究区域的多个评估指标；采用层次分析法求解各个评估指标的权重；将洪水危险性进行等级划分，利用云模型确定出各个评估指标在不同危险性等级下的隶属度；将各个评估指标位于相同危险性等级下的权重和隶属度进行加权求和，得到对应的综合隶属度分布图层；采用秩特征值对各个综合隶属度分布图层进行洪水危险性的级别区划；针对于不同时期的研究区域，从气候变化和土地利用类型变化两个方面的风险区划图进行比对，得出洪水灾害的时空演变规律。本发明可以得到洪水危险性评估结果和时空演变规律，提供防洪减灾规划的可行性建议。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119740759A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510245994.1
申请日：2025-03-04
Applicant: 华南理工大学 , 广州市宏涛水务勘测设计有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06N3/042 , G06N3/043 , G06N3/092 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/231 , G06F18/25 , E02B1/00
Abstract: 本申请涉及模型构建分析技术领域，公开了一种水利大数据服务分析与评价模型构建方法及系统。该方法包括：对水利监测数据通过双流注意力机制提取特征向量，基于特征向量构建动态异构图神经网络生成系统图表示，利用特征向量和图表示进行多任务预测得到预测结果，对预测结果通过分层强化学习优化生成调度方案，对调度方案进行模糊神经网络分析得到评价结果，最后通过数据流处理更新优化服务模型。本申请实现了水利大数据服务分析与评价模型的动态构建和持续优化。
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公开(公告)号：CN118798064A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411279786.5
申请日：2024-09-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于可解释的CNN‑LSTM流域洪水模拟方法，包括下述步骤：对已处理的降雨径流数据库进行标准化处理，划分训练集、验证集和测试集，并转化为TensorFlow数据集；构建CNN‑LSTM耦合模型，并基于训练集和验证集优化模型的超参数；将测试集的降雨场次序列数据输入所述耦合模型，快速高精度输出下游水文站径流演变过程；利用SHAP可解释性技术对所述耦合模型的具体决策过程进行解释。本发明方法不仅能够有效提升流域洪水模拟的效率和精度，还能识别关键输入特征因子，提高黑箱模型决策的透明度和可信度，对于可解释的深度学习模型应用于流域洪水模拟以及降低洪水灾害等有着重要意义。
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公开(公告)号：CN116975519A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310836994.X
申请日：2023-07-10
Applicant: 华南理工大学 , 人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
Abstract: 本发明公开了一种基于重力卫星的无量纲标准化指数的干旱监测方法，包括收集预设区域的月尺度重力卫星数据，计算基于重力卫星数据反演预设区域的陆地水储量异常TWSA；采用预设区域的陆地水储量异常TWSA计算预设区域的陆地水储量赤字TWSD；构建基于重力卫星数据的无量纲标准化干旱水储量赤字指数WSDI；基于WSDI计算预设区域内WSDI值，并对WSDI值进行干旱类别区划。本发明考虑了气象‑水文过程和陆地各层水文通量对陆地水资源储存量的综合影响，适用于大尺度区域的水文干旱监测与评估，能弥补资料匮乏地区的监测空缺。
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公开(公告)号：CN112712024A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011606065.2
申请日：2020-12-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维结构的干旱对净初级生产力影响的评估方法，包括以下步骤：基于实际蒸发数据和潜在蒸散发数据计算标准化蒸发赤字指数；基于归一化植被指数、潜在蒸散发、土地利用数据计算净初级生产力；通过三维空间结构聚类识别干旱灾害，得到干旱灾害识别信息；基于干旱灾害识别信息对净初级生产力的影响，判别干旱特征与净初级生产力的变化关系，得到评估结果；本发明明确了干旱三维结构的识别所需的指数和过程，更加符合区域干旱发展的形成机理，从而使评估结果更加真实地反映实际情况，可以为防旱抗旱提供重要的基本信息。此外，本发明聚焦干旱三维结构内净初级生产力变化，更加精准评估影响且操作简单方便。
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公开(公告)号：CN112380778A
公开(公告)日：2021-02-19
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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