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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116681299A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310584002.9
申请日：2023-05-23
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G01W1/10 , G01W1/14 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开一种石化企业降水预报代表性气象站点的选择方法，包括如下步骤：获取历史气象站点观测数据并进行预处理，得到每个公里网格小时的降水时间序列数据；根据经纬度和降水时间序列数据，得到其所在格点的降水时间序列；根据气象站点观测的降水时间序列，计算得到降水时间序列余弦相似度；计算石化企业与气象站点的距离权重矩阵，并进行归一化处理；计算石化企业与气象站点的坡度差；根据降水时间序列余弦相似度、距离权重矩阵和坡度差，计算得到气象站点对石化企业的代表性指数；根据代表性指数的数值大小，选取代表性指数最大的作为石化企业的代表性气象站点。本发明的选择方法从而降低了石化企业降水预报受地形的影响，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN115860268A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310134699.X
申请日：2023-02-20
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑XGBOOST模型的短时强降水预测方法，属于城市内涝监测预警领域。现有短时强降水预测模型多依赖雷达数据，不适用于雷达数据缺失或失真的情况。此外还可以依赖大气环境物理量进行预测，但多使用机器学习方法和CNN等深度学习方法，机器学习方法无法很好的应对特征变量很多的情况及提取特征变量的时间变化特征；而CNN等深度学习方法可以很好的提取特征，但无法很好的运行特征进行预测。因此，提出一种基于CNN‑XGBOOST模型的短时强降水预测方法，本方法可以在不需求雷达回波数据的情况下进行短时强降水预测，同时可以提取特征变量的时间变化特征，并充分利用提取出的特征进行预测。
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公开(公告)号：CN112800631A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110330233.8
申请日：2021-03-29
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种城市内涝积水深度计算方法，方法包括以预设值初始化目标城市内积水深度的下限值、积水深度的上限值、目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值；基于区域内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值计算目标区域的估算积水总量和实际积水总量，进而获取积水总量差值，通过优化目标城市内积水深度的下限值、积水深度的上限值、目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值，使积水总量差值小于积水总量差阈值，将满足该条件的目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值作为目标城市的积水深度。本方法消除传统计算方法中对于积水深度的计算从零开始、计算的步长固定化等影响计算效率的缺陷，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN115860268B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310134699.X
申请日：2023-02-20
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑XGBOOST模型的短时强降水预测方法，属于城市内涝监测预警领域。现有短时强降水预测模型多依赖雷达数据，不适用于雷达数据缺失或失真的情况。此外还可以依赖大气环境物理量进行预测，但多使用机器学习方法和CNN等深度学习方法，机器学习方法无法很好的应对特征变量很多的情况及提取特征变量的时间变化特征；而CNN等深度学习方法可以很好的提取特征，但无法很好的运行特征进行预测。因此，提出一种基于CNN‑XGBOOST模型的短时强降水预测方法，本方法可以在不需求雷达回波数据的情况下进行短时强降水预测，同时可以提取特征变量的时间变化特征，并充分利用提取出的特征进行预测。
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公开(公告)号：CN112800631B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110330233.8
申请日：2021-03-29
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种城市内涝积水深度计算方法，方法包括以预设值初始化目标城市内积水深度的下限值、积水深度的上限值、目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值；基于区域内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值计算目标区域的估算积水总量和实际积水总量，进而获取积水总量差值，通过优化目标城市内积水深度的下限值、积水深度的上限值、目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值，使积水总量差值小于积水总量差阈值，将满足该条件的目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值作为目标城市的积水深度。本方法消除传统计算方法中对于积水深度的计算从零开始、计算的步长固定化等影响计算效率的缺陷，提高了计算效率。
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