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公开(公告)号:CN114491927A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202111538529.5
申请日:2021-12-15
Applicant: 水利部南京水利水文自动化研究所 , 江苏南水科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种城市生态环境气土水耦合模拟预报方法,基于改进的城市大气污染物扩散模型、城市河网水环境模型以及土壤属性估算模型构建城市生态环境气‑土‑水全耦合模拟模型,以干湿沉降联动城市典型污染物在气土水中的耦合交换,实现城市典型污染物在气土水中迁移转化的全过程模拟预测。本发明基于多源数据,提出了融合CFD和WRF‑Chem模式的城市大气污染物多尺度模拟方法;构建了一维河网与二维湖泊水动力‑水质耦合模型,实现城市水域水环境要素一维水域由点到线,二维水域由点到面的虚拟传感监测与水质动态模拟;利用机器学习技术和遥感图像处理技术对多源遥感数据进行融合,对土壤属性进行建模和制图,实现土壤属性的反演。
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公开(公告)号:CN113807570A
公开(公告)日:2021-12-17
申请号:CN202110924472.6
申请日:2021-08-12
Applicant: 水利部南京水利水文自动化研究所 , 江苏南水科技有限公司
Abstract: 本发明提供了基于XGBoost的水库大坝风险等级评估方法及系统,以特征工程技术预处理输入特征,规范化数据内容及格式;以数据驱动模型,降低主观因素对模型的影响;以GridSearch和Cross‑validation技术自适应计算模型最优参数,在提高工作效率的同时节约人力物力资源;以机器学习技术为核心构建评估预测模型,深入挖掘海量数据深层特征,自动识别水库大坝安全隐患的危险程度,提高水库大坝风险等级评估预测的效率及准确度,进而全面增强水库大坝风险预警能力,保障水库大坝长期安全运行。
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公开(公告)号:CN113807570B
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202110924472.6
申请日:2021-08-12
Applicant: 水利部南京水利水文自动化研究所 , 江苏南水科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N20/20 , G06F18/243 , G06F18/2431 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F40/151
Abstract: 本发明提供了基于XGBoost的水库大坝风险等级评估方法及系统,以特征工程技术预处理输入特征,规范化数据内容及格式;以数据驱动模型,降低主观因素对模型的影响;以GridSearch和Cross‑validation技术自适应计算模型最优参数,在提高工作效率的同时节约人力物力资源;以机器学习技术为核心构建评估预测模型,深入挖掘海量数据深层特征,自动识别水库大坝安全隐患的危险程度,提高水库大坝风险等级评估预测的效率及准确度,进而全面增强水库大坝风险预警能力,保障水库大坝长期安全运行。(56)对比文件王昕宇 等.基于RFE-RF-XGBoost的坝体位移预测研究《.东北师大学报(自然科学版)》.2021,第53卷(第2期),第60-66页.盛金保 等.大坝风险评估与管理关键技术研究进展《.中国科学:技术科学》.2018,第48卷(第10期),第1057-1067页.
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