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公开(公告)号:CN119784194A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202510282375.X
申请日:2025-03-11
Applicant: 成都信息工程大学 , 水电水利规划设计总院 , 水电水利规划设计总院有限公司 , 中国水利水电建设工程咨询有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域,公开了一种基于精英策略的土石坝溃决峰值流量预测方法,包括:获取历史土石坝溃决特征数据及对应溃决峰值流量构建土石坝溃决数据集;构建BP神经网络,在遗传算法的选择,交叉,变异过程中采用精英策略对遗传算法进行改进,得到改进后的遗传算法;将BP神经网络的权重和偏置作为改进后的遗传算法的个体,使用改进后的遗传算法对BP神经网络进行优化,得到基于精英策略改进的GA‑BP神经网络;将数据集中的数据输入GA‑BP神经网络,得到预测的溃决峰值流量;基于精英策略改进的GA‑BP神经网络模型,大大提高了溃坝峰值流量预测的准确性和实时性,为防灾减灾和应急响应提供及时有效的决策支持;还避免了传统GA中常见的局部最优解困境。
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公开(公告)号:CN119558231A
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202510120867.9
申请日:2025-01-26
Applicant: 水电水利规划设计总院 , 水电水利规划设计总院有限公司 , 中国水利水电建设工程咨询有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/06
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域,本发明公开了基于数据增强和自适应网络的土石坝溃决流量预测方法;包括以下步骤:收集历史土石坝溃决流量的数据并进行预处理,进而得到历史土石坝溃决流量数据;设计并训练生成对抗网络,通过生成对抗网络对历史土石坝溃决流量数据进行扩充,进而得到土石坝溃决流量数据集;对数据集中的数据进行特征提取并加权,得到溃决流量特征数据;构建支持向量机模型,并利用自适应粒子群优化算法对支持向量机模型进行训练,得到训练完成的支持向量机模型;本发明通过利用生成对抗网络模型和注意力机制对训练集进行增强,并将增强后的训练集输入到自适应粒子群优化支持向量机模型中,能够实现对土石坝溃决峰值流量的精确预测。
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公开(公告)号:CN112784505B
公开(公告)日:2023-03-10
申请号:CN202110129459.1
申请日:2021-01-29
Applicant: 三峡大学 , 水电水利规划设计总院 , 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于水力学及河流动力学技术领域,公开了一种基于数值‑解析联合求解的河道三维流场数据处理方法,求解过程中需首先对河道进行纵向网格剖分,在河道纵断面上,采用数值模拟计算河流上下游各断面的横断面面积、水位、流量及水位梯度;基于用户指定条件在待求断面和时刻上,以计算得到的水位和流量为边界条件,根据横断面三维解析模型计算计算得到河道横断面三维流场结构;整合的计算结果和横断面三维解析模型结果,得到三维流场计算结果。本发明可节省大量的计算时间;横断面三维计算结果可根据驱动因子单独输出,方便从业人员分析结果;模型采用分块化设计,数值模型和解析模型相对独立,方便使用者二次开发。
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公开(公告)号:CN112784505A
公开(公告)日:2021-05-11
申请号:CN202110129459.1
申请日:2021-01-29
Applicant: 三峡大学 , 水电水利规划设计总院 , 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于水力学及河流动力学技术领域,公开了一种基于数值‑解析联合求解的河道三维流场数据处理方法,求解过程中需首先对河道进行纵向网格剖分,在河道纵断面上,采用数值模拟计算河流上下游各断面的横断面面积、水位、流量及水位梯度;基于用户指定条件在待求断面和时刻上,以计算得到的水位和流量为边界条件,根据横断面三维解析模型计算计算得到河道横断面三维流场结构;整合的计算结果和横断面三维解析模型结果,得到三维流场计算结果。本发明可节省大量的计算时间;横断面三维计算结果可根据驱动因子单独输出,方便从业人员分析结果;模型采用分块化设计,数值模型和解析模型相对独立,方便使用者二次开发。
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