公开(公告)号：CN119940149A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510414414.7

申请日：2025-04-03

Applicant: 中国水利水电科学研究院 ,  广西壮族自治区水利科学研究院

Inventor： 马强 ,  梁学文 ,  菲利普·顾博维尔 ,  梁辰希 ,  史朝旭 ,  孙琛恺 ,  张珊

IPC: G06F30/27 ,  G01F25/10 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/049 ,  G06N3/084 ,  G06F113/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供一种流量校准方法及装置，属于水文预报技术领域，所述流量校准方法包括以下步骤：获取流域内的地理信息、历史真实流量数据、历史气象数据以及历史水文参数数据；利用地理信息和历史水文参数数据构建时空变源混合产流模型；利用历史真实流量数据、历史流量预测数据和历史水文参数数据对时间序列模型进行训练；将目标水文参数数据和目标气象数据输入至时空变源混合产流模型得到初步流量预测数据；将初步流量预测数据和目标水文参数数据输入至时间序列模型得到校准后的流量预测数据。本发明中的流量校准方法，利用时空变源混合产流模型进行流量初步预测，再利用时间序列模型对流量初步预测结果进行校准，可以有效提升流量预测结果。

公开(公告)号：CN119204002A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411306909.X

申请日：2024-09-19

Applicant: 中国水利水电科学研究院

Inventor： 马强 ,  菲利普·顾博维尔 ,  杜龙江 ,  卢国伟 ,  刘雨霏 ,  翟陈幸 ,  史朝旭 ,  张珊

IPC: G06F40/284 ,  G06F40/216 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21

Abstract: 本申请公开了水利数据的关键词提取方法、装置、设备及存储介质，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：对水利数据进行特征提取，得到所述水利数据的N种特征向量；其中，所述N种特征向量中包括所述水利数据的统计特征向量、词汇特征向量、上下文特征向量，所述N为大于2的整数；将所述统计特征向量、所述词汇特征向量、所述上下文特征向量输入到训练好的关键词提取模型中，得到所述水利数据的M个候选关键词，以及所述M个候选关键词各自的关键词评分；其中，所述M为大于0的整数；根据所述M个候选关键词各自的关键词评分，从所述M个候选关键词中筛选出大于评分阈值的P个目标关键词，用以提高关键词提取的准确性。

公开(公告)号：CN118821630B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411306357.2

申请日：2024-09-19

Applicant: 中国水利水电科学研究院

Inventor： 马强 ,  菲利普·顾博维尔 ,  常思源 ,  董芳睿 ,  鞠晓涵 ,  孙琛恺 ,  史朝旭 ,  张珊

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06F18/243 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开一种基于融合模型的水文模型参数自动率定方法、系统及介质，涉及水文模型领域，包括获取待率定的水文模型的参数，并设置水文模型的参数范围；采用多阶段优化的算法对水文模型的参数进行率定；采用自适应学习算法，通过实时数据分析和机器学习模型，优化和改进多阶段优化的算法的参数调整策略；返回“采用多阶段优化的算法对水文模型的参数进行率定”，直至达到预设的最长率定时间或预设的均方误差的最小误差值，保存当前的水文模型的参数为最优水文模型参数。本发明通过结合多种优化算法的优势，能够更全面地捕捉模型参数间的复杂关系，提高率定结果的准确性和稳定性。

公开(公告)号：CN118821630A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411306357.2

申请日：2024-09-19

Applicant: 中国水利水电科学研究院

Inventor： 马强 ,  菲利普·顾博维尔 ,  常思源 ,  董芳睿 ,  鞠晓涵 ,  孙琛恺 ,  史朝旭 ,  张珊

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06F18/243 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开一种基于融合模型的水文模型参数自动率定方法、系统及介质，涉及水文模型领域，包括获取待率定的水文模型的参数，并设置水文模型的参数范围；采用多阶段优化的算法对水文模型的参数进行率定；采用自适应学习算法，通过实时数据分析和机器学习模型，优化和改进多阶段优化的算法的参数调整策略；返回“采用多阶段优化的算法对水文模型的参数进行率定”，直至达到预设的最长率定时间或预设的均方误差的最小误差值，保存当前的水文模型的参数为最优水文模型参数。本发明通过结合多种优化算法的优势，能够更全面地捕捉模型参数间的复杂关系，提高率定结果的准确性和稳定性。