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公开(公告)号：CN115511166A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211141223.0
申请日：2022-09-20
Applicant: 武汉大学
Abstract: 基于静态与动态图结合的流域尺度径流多步时空预测方法，包括对预测流域各个径流监测站在一段历史时间内的径流分别进行时间和空间特征提取，对所有径流监测站生成静态河道距离图、静态高程差图及动态图，并将三个图融合，建立径流预测模型对所有径流监测站的径流进行预测。径流预测模型包括输入层、M个级别的处理结构和线性层，输入层输入预测流域各个径流监测站在一段历史时间内的径流序列；每一级别的处理结构均分别进行时间和空间特征提取后得到当前级别的输出，再作为下一级别处理结构的输入；M个级别的输出同时也作为线性层的输入，线性层最后输出所有径流监测站的预测径流，能有效地提高流域尺度径流多步预测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115130736B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210655110.6
申请日：2022-06-10
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N5/04 , G06N7/01
Abstract: 本发明提供基于贝叶斯层次模型的水文生态响应关系、生态流量确定方法及系统，为生态流量的科学、合理确定以及河流健康可持续发展提供有效途径。水文生态响应关系确定方法包括：步骤1：根据水生生物的生长繁殖与流量以及水温的关系，采用研究区域河段内流量及水温来反映生物指标；根据研究区域水文水力特性划分河段，对研究区域内流量、温度、生物指标进行多次采样，获取样本信息；步骤2：基于获取的样本信息，建立基于贝叶斯层次分析的水文‑生态响应模型；步骤3：设定模型的先验分布和后验分布，得到反映水文情况与生物指标关系的水文‑生态响应预测模型。
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公开(公告)号：CN115408654A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210443581.0
申请日：2022-04-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于敏感性的城市水‑能‑环耦合分析方法，所述方法耦合了水资源、能源、环境三大系统中的各类要素，建立以敏感性‑行为响应为连接的环境驱动负反馈和经济发展正反馈的模型，所述模型包括敏感性‑行为响应模块、水量平衡模块、能量守恒模块、环境响应模块、社会经济模块。本发明同时耦合了水资源、能源、环境三大系统中的各类要素，建立以敏感性‑行为响应为连接的环境驱动负反馈和经济发展正反馈的模型，该模型能够模拟三者间的协同关系，充分考虑了人类能动性作用，从而能够准确地模拟城市水‑能‑环协同发展轨迹，且能更好地解决城市水和能源问题、缓解城市内部环境压力。
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公开(公告)号：CN117917675A
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202310439810.6
申请日：2023-04-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种生态系统可持续发展预测方法及系统，所述方法可以耦合自然生态和人类社会系统中的各类要素，包括生态系统自身、人类活动有益影响、人类活动负面影响，建立以生态吸引子为驱动、人类活动的推拉作用为助力的生态韧性定量计算框架并基于所计算的生态实现对生态系统可持续发展的预测。该框架包括生态水平‑生态惯性响应模块、人类活动正反馈模块、人类活动负反馈模块。本发明可以综合考虑生态系统自然演替、人类活动附加作用对生态韧性的协同影响，充分考虑了人类活动对自然景观的塑造作用，能够准确地计算生态系统对抗外界扰动的能力并模拟生态系统发展轨迹，因而能更好地解决生态环境问题、缓解人类社会发展带来的生态压力。
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公开(公告)号：CN117634554A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311721815.4
申请日：2023-12-13
Applicant: 武汉大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/26 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种基于空间信息融合的时空深度学习径流预测方法及系统，包括：获取待预测河网径流的格点降水数据、潜在蒸发气象数据、各站点拓扑连接性和历史径流监测数据；采用并行的卷积神经网络提取格点降水数据和潜在蒸发气象数据中的欧式空间特征信息，采用图神经网络提取各站点拓扑连接性和历史径流监测数据的非欧式空间特征信息，拼接形成空间相关性数据；采用长短期记忆网络处理空间相关性数据，获取时空相关性数据；将时空相关性数据通过激活函数和全连接层，输出所有径流监测站的多步流量预测结果。本发明能有效提高流域内多站点径流多步长预测的精度，为缓解洪水灾害、治理水生态水环境和开发利用水资源提供基础的水情预报数据。
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公开(公告)号：CN115130736A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210655110.6
申请日：2022-06-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供基于贝叶斯层次模型的水文生态响应关系、生态流量确定方法及系统，为生态流量的科学、合理确定以及河流健康可持续发展提供有效途径。水文生态响应关系确定方法包括：步骤1：根据水生生物的生长繁殖与流量以及水温的关系，采用研究区域河段内流量及水温来反映生物指标；根据研究区域水文水力特性划分河段，对研究区域内流量、温度、生物指标进行多次采样，获取样本信息；步骤2：基于获取的样本信息，建立基于贝叶斯层次分析的水文‑生态响应模型；步骤3：设定模型的先验分布和后验分布，得到反映水文情况与生物指标关系的水文‑生态响应预测模型。
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