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公开(公告)号：CN112115179B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202010855437.9
申请日：2020-08-24
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 华中科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供一种基于M‑K趋势检验的长径流序列内部趋势分析方法，包括步骤一、获取待分析河流域长径流序列数据；步骤二、将长径流序列划分为多个短径流序列，从而获取待分析河流域年、月长径流序列的内部分段；步骤三、构建步骤二中划分的短时间序列的M‑K趋势检验统计量Sp和标准的正态系统变量Zp，对各个内部分段进行M‑K趋势检验；步骤四、对同一径流序列内的分段趋势结果进行合并和处理。本发明通过变化分段的起点和终点寻找长时间序列内部的显著变化时段，提升了长时间序列趋势变化分析结果的可靠性，在一定程度上避免了更新时间序列长度而产生的趋势分析结果的变化。
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公开(公告)号：CN112115179A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010855437.9
申请日：2020-08-24
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 华中科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供一种基于M‑K趋势检验的长径流序列内部趋势分析方法，包括步骤一、获取待分析河流域长径流序列数据；步骤二、将长径流序列划分为多个短径流序列，从而获取待分析河流域年、月长径流序列的内部分段；步骤三、构建步骤二中划分的短时间序列的M‑K趋势检验统计量Sp和标准的正态系统变量Zp，对各个内部分段进行M‑K趋势检验；步骤四、对同一径流序列内的分段趋势结果进行合并和处理。本发明通过变化分段的起点和终点寻找长时间序列内部的显著变化时段，提升了长时间序列趋势变化分析结果的可靠性，在一定程度上避免了更新时间序列长度而产生的趋势分析结果的变化。
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公开(公告)号：CN109902801A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910058334.7
申请日：2019-01-22
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本发明公开了一种基于变分推理贝叶斯神经网络的洪水集合预报方法，包括：设置贝叶斯神经网络各层维度；选定贝叶斯神经网络的权重参数的先验概率分布，通过变分参数对贝叶斯神经网络的权重参数进行参数化，来近似贝叶斯神经网络的权重参数的后验概率分布；计算先验概率分布与变分后验概率分布的相对熵，并根据训练数据集计算期望对数似然函数；根据相对熵和期望对数似然函数，构建目标函数；最大化目标函数，训练变分推理参数；使用训练好的变分推理贝叶斯神经网络，对未知洪水进行集合预报。本发明将变分推理与BNN模型结合，通过变分分布近似贝叶斯网络模型权重参数的后验概率，简化了计算过程，定量描述洪水预报的不确定性，提高准确度。
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公开(公告)号：CN112116130A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010855501.3
申请日：2020-08-24
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 华中科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , G06N3/04
Abstract: 一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法，包括：步骤1、构建深度学习网络；步骤2、输入因子‑决策变量样本对选择；步骤3、将步骤2的样本数据归一化；步骤4、关键超参数选择与优化；步骤5、网络重构；步骤6、网络训练：利用步骤5得到的重构网络，输入步骤3得到的样本进行网络学习，得到最终深度学习网络，此网络即为提取的短期调度规则。本发明立足电站实际历史运行数据，构建基于长短期记忆网络的深度学习网络模型，挖掘实际运行过程中蕴含的内在规律，建立电站短期调度规则，将电站调度期初末水位、期间来水过程以及电站受电网负荷过程作为输入因子，电站时段末水位作为决策变量，使模型输出结果更适用于实际调度过程。
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公开(公告)号：CN109902801B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910058334.7
申请日：2019-01-22
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本发明公开了一种基于变分推理贝叶斯神经网络的洪水集合预报方法，包括：设置贝叶斯神经网络各层维度；选定贝叶斯神经网络的权重参数的先验概率分布，通过变分参数对贝叶斯神经网络的权重参数进行参数化，来近似贝叶斯神经网络的权重参数的后验概率分布；计算先验概率分布与变分后验概率分布的相对熵，并根据训练数据集计算期望对数似然函数；根据相对熵和期望对数似然函数，构建目标函数；最大化目标函数，训练变分推理参数；使用训练好的变分推理贝叶斯神经网络，对未知洪水进行集合预报。本发明将变分推理与BNN模型结合，通过变分分布近似贝叶斯网络模型权重参数的后验概率，简化了计算过程，定量描述洪水预报的不确定性，提高准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112116130B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202010855501.3
申请日：2020-08-24
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 华中科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , G06N3/04
Abstract: 一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法，包括：步骤1、构建深度学习网络；步骤2、输入因子‑决策变量样本对选择；步骤3、将步骤2的样本数据归一化；步骤4、关键超参数选择与优化；步骤5、网络重构；步骤6、网络训练：利用步骤5得到的重构网络，输入步骤3得到的样本进行网络学习，得到最终深度学习网络，此网络即为提取的短期调度规则。本发明立足电站实际历史运行数据，构建基于长短期记忆网络的深度学习网络模型，挖掘实际运行过程中蕴含的内在规律，建立电站短期调度规则，将电站调度期初末水位、期间来水过程以及电站受电网负荷过程作为输入因子，电站时段末水位作为决策变量，使模型输出结果更适用于实际调度过程。
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公开(公告)号：CN118865795A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410873447.3
申请日：2024-07-01
Applicant: 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本发明提供一种适用于边坡的精细降雨模拟装置，包括模拟边坡、降雨装置支架、降雨模拟系统和水位控制系统；降雨装置支架为缕空矩形体框架，缕空矩形体框架相对两侧滑动设有螺纹角钢，螺纹角钢平行于模拟边坡表面布置；降雨模拟系统由多个微型降雨模拟槽拼装而成，微型降雨模拟槽具有进水管和溢流管，微型降雨模拟槽底部均匀安装一排医用针头，微型降雨模拟槽通过支撑平台均匀间隔安装在螺纹角钢上；水位控制系统包括供水单元、水槽水位控制单元及连接软管。本发明能适应于不同边坡角度的降雨模拟装置组装，克服了因改变边坡角度而导致其降雨强度发生变化的问题，可开展不同边坡角度条件下精细降雨模拟试验。
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公开(公告)号：CN117911640B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410316363.X
申请日：2024-03-20
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明提供一种高精度河道岸坡DEM生成方法，包括：坡顶控制线坐标计算；坡脚控制线坐标计算；结合坡顶控制线坐标和坡脚控制线坐标生成自适应网格；将提取的地形散点数据和等高线数据合并为全信息地形数据；对提取的全信息地形数据进行分块；将全信息地形数据按照滩地区和河槽区进行分类；对网格进行插值计算，采用反距离加权法针对滩地区和河槽分开开展插值计算，形成岸坡DEM。本发明生成的岸坡自适应网格在纵向上顺岸线方向，在横向上垂直于岸线，横向网格线单独提取出来后可以准确反映岸坡形状，为后续岸坡形态量化参数的研究奠定基础，同时对岸坡形态的模拟精度高。
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公开(公告)号：CN117217440A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311030516.6
申请日：2023-08-16
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 河南省引江济淮工程有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 一种基于可行策略的引调水工程多目标水量优化调度求解方法，包括：对调水工程水量调度系统各输水建筑物进行概化，明确输水线路及水力联系，绘制调度系统概化图；根据绘制的调度系统概化图的水量平衡关系和水力联系构建调水工程水量调度模型，确定调水工程水量调度模型的目标函数、约束条件以及决策变量；通过逆序演算与顺序演算相结合，并引入[0,1]区间的决策系数，得到决策变量的可行空间；基于多目标优化求解算法，结合可行空间搜索策略，对决策系数进行优化求解，通过映射关系转换为决策变量，最后采用熵权法进行方案优选。本发明能够有效提高复杂调度系统水量优化调度问题的求解效率，避免复杂约束条件导致的无法搜索到可行解的困境。
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公开(公告)号：CN116307936A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310551814.3
申请日：2023-05-17
Applicant: 长江水利委员会长江科学院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种用水总量的分解方法、系统、电子设备及存储介质，涉及水资源管理技术领域，确定待分配区域的所有行政分区和水资源分区；基于所有行政分区和所有水资源分区，确定多个分解单元；获取待分配区域的历史用水量比、可分配用水总量、历史生态用水量比和历史可用水资源量；确定各分解单元的历史占比、历史用水影响因子数据、需水量和用水系数；基于历史占比、历史用水量比和历史用水影响因子数据，构建用水目标函数；基于历史生态用水量、历史用水总量、历史可用水资源量以及各分解单元的需水量和用水系数，构建约束函数；基于用水目标函数和约束函数，确定各分解单元的待分配用水量的值。本发明提升了用水总量控制的精细化管理水平。
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