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公开(公告)号：CN112597670B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110246199.6
申请日：2021-03-05
Applicant: 武汉理工大学 , 深圳市水务规划设计院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种暴雨洪水管理模型软件的数据输入方法及装置，该方法包括：获取地形高程数据图、市政管网数据图和降雨数据文件；根据地形高程数据图，确定汇水区土壤特征数据，构成第一数据表格；根据市政管网数据图，确定管网数据，构成第二数据表格；将第一数据表格和第二数据表格转换为元胞变量，并在降雨数据文件查找对应的降雨数据和存储位置，生成数据向量；根据预设的脚本函数，循环调用元胞变量或数据向量，写入对应的文本文件中；保存文本文件，以将文本文件作为暴雨洪水管理模型软件的输入数据。本发明利用脚本函数的功能，使文本文件自动生成，避免繁琐重复的数据转换工作，保证了SWMM模型输入数据的高效性，操作简单，容易实现。
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公开(公告)号：CN112632472B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110253540.0
申请日：2021-03-09
Applicant: 武汉理工大学 , 深圳市水务规划设计院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于空间统计学的多来源降雨数据融合算法及装置，该算法包括：获取至少一个地点位置的观测数据；根据时间信息和空间位置信息，分别对雷达回波强度数据、降雨站监测数据以及众包监测数据进行标记；根据克里金公式和标记结果，确定至少一个地点位置对应的降雨站监测数据或众包监测数据的加权值，并根据加权值，确定对应的降雨估计值；根据雷达回波强度数据和每两个地点位置之间的变差函数，确定降雨估计值对应的标准差值；根据至少一个地点位置对应的所述标准差值和降雨估计值，判断估算准确性。本发明提供了高密度监测降雨数据，导出的实时降雨强度估算数据准确性高，为径流估算数据提供精确的数据来源。
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公开(公告)号：CN112632472A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110253540.0
申请日：2021-03-09
Applicant: 武汉理工大学 , 深圳市水务规划设计院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于空间统计学的多来源降雨数据融合算法及装置，该算法包括：获取至少一个地点位置的观测数据；根据时间信息和空间位置信息，分别对雷达回波强度数据、降雨站监测数据以及众包监测数据进行标记；根据克里金公式和标记结果，确定至少一个地点位置对应的降雨站监测数据或众包监测数据的加权值，并根据加权值，确定对应的降雨估计值；根据雷达回波强度数据和每两个地点位置之间的变差函数，确定降雨估计值对应的标准差值；根据至少一个地点位置对应的所述标准差值和降雨估计值，判断估算准确性。本发明提供了高密度监测降雨数据，导出的实时降雨强度估算数据准确性高，为径流估算数据提供精确的数据来源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112597670A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202110246199.6
申请日：2021-03-05
Applicant: 武汉理工大学 , 深圳市水务规划设计院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种暴雨洪水管理模型软件的数据输入方法及装置，该方法包括：获取地形高程数据图、市政管网数据图和降雨数据文件；根据地形高程数据图，确定汇水区土壤特征数据，构成第一数据表格；根据市政管网数据图，确定管网数据，构成第二数据表格；将第一数据表格和第二数据表格转换为元胞变量，并在降雨数据文件查找对应的降雨数据和存储位置，生成数据向量；根据预设的脚本函数，循环调用元胞变量或数据向量，写入对应的文本文件中；保存文本文件，以将文本文件作为暴雨洪水管理模型软件的输入数据。本发明利用脚本函数的功能，使文本文件自动生成，避免繁琐重复的数据转换工作，保证了SWMM模型输入数据的高效性，操作简单，容易实现。
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公开(公告)号：CN112612995B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110251215.0
申请日：2021-03-08
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯回归的多来源降雨数据融合算法及装置，该算法包括：获取至少一个地点位置的观测数据；根据雷达回波强度数据，建立估算降雨强度的线性方程；根据线性方程对应的随机误差系数，确定对应的变差函数；根据线性方程的回归系数、随机误差系数，以及变差函数的取值系数，确定对应的第一向量；通过贝叶斯公式对第一向量进行估计，确定对应的似然函数，并通过似然函数的正态分布，将第一向量转换为第二向量；通过拉普拉斯近似的方法，求解第二向量的最优值，并带入估算降雨强度的线性方程，确定降雨强度估计值。本发明简单、运行效率高，导出的实时降雨强度估算数据准确性高，为径流估算数据提供精确的数据来源。
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公开(公告)号：CN114548680A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210061553.2
申请日：2022-01-19
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06F113/08 , G06F111/10
Abstract: 一种城市暴雨洪水管理模型参数自动率定方法，S1、收集城市中研究区域建模所需的基本数据，并将其输入SWMM中建立暴雨洪水管理模型；S2、确定待率定参数组和取值范围，并对率定参数组中参数取值初始化；S3、运行暴雨洪水管理模型，获取模型模拟结果，根据目标函数计算纳什系数，判断模型模拟计算结果与实际监测结果之间相对误差大小；S4、在相对误差大于预设误差阈值时，则根据差分进化算法对参数进行变换，然后输入暴雨洪水管理模型中继续运行，进行模拟计算后跳转并重复执行步骤S3，直至相对误差小于或等于预设误差阈值，率定过程终止，完成暴雨洪水管理模型率定。
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公开(公告)号：CN114548680B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210061553.2
申请日：2022-01-19
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/18 , G06N3/126 , G06Q10/0635 , G06F113/08 , G06F111/10
Abstract: 一种城市暴雨洪水管理模型参数自动率定方法，S1、收集城市中研究区域建模所需的基本数据，并将其输入SWMM中建立暴雨洪水管理模型；S2、确定待率定参数组和取值范围，并对率定参数组中参数取值初始化；S3、运行暴雨洪水管理模型，获取模型模拟结果，根据目标函数计算纳什系数，判断模型模拟计算结果与实际监测结果之间相对误差大小；S4、在相对误差大于预设误差阈值时，则根据差分进化算法对参数进行变换，然后输入暴雨洪水管理模型中继续运行，进行模拟计算后跳转并重复执行步骤S3，直至相对误差小于或等于预设误差阈值，率定过程终止，完成暴雨洪水管理模型率定。
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公开(公告)号：CN112612995A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202110251215.0
申请日：2021-03-08
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯回归的多来源降雨数据融合算法及装置，该算法包括：获取至少一个地点位置的观测数据；根据雷达回波强度数据，建立估算降雨强度的线性方程；根据线性方程对应的随机误差系数，确定对应的变差函数；根据线性方程的回归系数、随机误差系数，以及变差函数的取值系数，确定对应的第一向量；通过贝叶斯公式对第一向量进行估计，确定对应的似然函数，并通过似然函数的正态分布，将第一向量转换为第二向量；通过拉普拉斯近似的方法，求解第二向量的最优值，并带入估算降雨强度的线性方程，确定降雨强度估计值。本发明简单、运行效率高，导出的实时降雨强度估算数据准确性高，为径流估算数据提供精确的数据来源。
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