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公开(公告)号:CN116882211B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202311144749.9
申请日:2023-09-06
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 , 广东华南水电高新技术开发有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/27 , G06F113/08
Abstract: 本发明涉及水利信息化及防洪减灾技术领域,尤其涉及一种基于数字孪生的水库水情预报仿真方法和系统。该方法包括以下步骤:获取具体水库工程研究区域的地理、遥感、地形、工程特征、工程结构系列数据,结合三维建模技术构建水库三维孪生场景;获取水库特征数据,并利用预设的水文模型构建方式对水库特征数据进行建模,构建水库入库预报模型;获取水库历史洪水数据,并利用水库历史洪水数据对水库入库预报模型进行数据率定,获取精准水库入库预报模型;根据水库历史洪水数据进行大数据模型构建,构建大数据入库流量预报模型;基于两个模型的耦合预报成果,研发交互接口,实现预报流(56)对比文件Maysara Ghaith etal..Synchronization-Enhanced DeepLearning Early Flood Risk Predictions:The core of data-driven city digitaltwins for climate resilience planning.《Water》.2022,第1-5页.
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公开(公告)号:CN116881860B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202311146979.9
申请日:2023-09-07
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明涉及洪水预报领域,揭露一种基于数理统计分析的中小河流洪水预报方法及装置,所述方法包括:对降雨数据进行数据标准化处理,得到标准降雨数据,对水位数据进行数据标准化处理,得到标准水位数据;利用标准降雨数据计算中小河流域的降雨特征,并利用标准水位数据计算中小河流域的水位特征,构建中小河流域的降雨‑洪水关系矩阵;从降雨特征与标准水位数据中选取中小河流域的洪水预报因子;构建洪水预报因子与水位特征之间的关系模型,计算关系模型的损失值,基于损失值,利用关系模型确定中小河流域的洪水预报模型;基于洪水预报因子,利用洪水预报模型构建中小河流域的洪水预报结果。本发明可以在无辅助设备支撑时实现洪水作业预报。
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公开(公告)号:CN113837450A
公开(公告)日:2021-12-24
申请号:CN202111030010.6
申请日:2021-09-03
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的河网密集流域水情趋势预测方法及其应用,该方法包括下述步骤:收集全流域范围内所有雨量站、河道水位站日尺度的降雨、水位时间序列点数据及各测站的经纬度信息,并进行整编;通过反距离权法及等值面图渲染法将整编后的降雨、水位时间序列点数据转换为时空数据;构建并训练流域高分辨率水位预报模型,分别输入降雨、水位时空数据张量;流域高分辨率水位预报模型包括初步空间特征提取模块、时空特征提取模块、堆叠模块、拼接模块和特征还原模块;模型输出预见期内全流域的水位等值面图,获取流域水情变化趋势。本发明能从历史水文数据中充分挖掘出流域的产汇流机理,可对整个流域的时空水情变化做出精确地预报。
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公开(公告)号:CN116882211A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202311144749.9
申请日:2023-09-06
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 , 广东华南水电高新技术开发有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/27 , G06F113/08
Abstract: 本发明涉及水利信息化及防洪减灾技术领域,尤其涉及一种基于数字孪生的水库水情预报仿真方法和系统。该方法包括以下步骤:获取具体水库工程研究区域的地理、遥感、地形、工程特征、工程结构系列数据,结合三维建模技术构建水库三维孪生场景;获取水库特征数据,并利用预设的水文模型构建方式对水库特征数据进行建模,构建水库入库预报模型;获取水库历史洪水数据,并利用水库历史洪水数据对水库入库预报模型进行数据率定,获取精准水库入库预报模型;根据水库历史洪水数据进行大数据模型构建,构建大数据入库流量预报模型;基于两个模型的耦合预报成果,研发交互接口,实现预报流量水位成果在水库孪生场景的动态模拟仿真。
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公开(公告)号:CN116881860A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202311146979.9
申请日:2023-09-07
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明涉及洪水预报领域,揭露一种基于数理统计分析的中小河流洪水预报方法及装置,所述方法包括:对降雨数据进行数据标准化处理,得到标准降雨数据,对水位数据进行数据标准化处理,得到标准水位数据;利用标准降雨数据计算中小河流域的降雨特征,并利用标准水位数据计算中小河流域的水位特征,构建中小河流域的降雨‑洪水关系矩阵;从降雨特征与标准水位数据中选取中小河流域的洪水预报因子;构建洪水预报因子与水位特征之间的关系模型,计算关系模型的损失值,基于损失值,利用关系模型确定中小河流域的洪水预报模型;基于洪水预报因子,利用洪水预报模型构建中小河流域的洪水预报结果。本发明可以在无辅助设备支撑时实现洪水作业预报。
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公开(公告)号:CN113837450B
公开(公告)日:2022-09-30
申请号:CN202111030010.6
申请日:2021-09-03
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的河网密集流域水情趋势预测方法及其应用,该方法包括下述步骤:收集全流域范围内所有雨量站、河道水位站日尺度的降雨、水位时间序列点数据及各测站的经纬度信息,并进行整编;通过反距离权法及等值面图渲染法将整编后的降雨、水位时间序列点数据转换为时空数据;构建并训练流域高分辨率水位预报模型,分别输入降雨、水位时空数据张量;流域高分辨率水位预报模型包括初步空间特征提取模块、时空特征提取模块、堆叠模块、拼接模块和特征还原模块;模型输出预见期内全流域的水位等值面图,获取流域水情变化趋势。本发明能从历史水文数据中充分挖掘出流域的产汇流机理,可对整个流域的时空水情变化做出精确地预报。
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