申请/专利权人：珠江水利委员会珠江水利科学研究院

申请日：2023-09-07

公开（公告）日：2023-12-19

公开（公告）号：CN116881860B

主分类号：G06F18/27

分类号：G06F18/27;G06F18/10;G01W1/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.19#授权;2023.10.31#实质审查的生效;2023.10.13#公开

摘要：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。

主权项：1.一种基于数理统计分析的中小河流洪水预报方法，其特征在于，所述方法包括：采集中小河流域内雨量站的降雨数据与水位数据，对所述降雨数据进行数据标准化处理，得到标准降雨数据，对所述水位数据进行数据标准化处理，得到标准水位数据；利用所述标准降雨数据计算所述中小河流域的降雨特征，并利用所述标准水位数据计算所述中小河流域的水位特征，基于所述降雨特征、所述水位特征及所述标准水位数据，构建所述中小河流域的降雨-洪水关系矩阵，其中，所述利用所述标准降雨数据计算所述中小河流域的降雨特征，包括：基于所述标准降雨数据，利用下述公式计算所述中小河流域的时段累计降雨量： 其中，表示所述时段累计降雨量，h表示所述标准降雨数据中降雨量历史追溯时间步长数，表示所述标准降雨数据中预见期时间步长数，t表示时间步长的序号，表示第t个时间步长内的中小河流域面的降雨总量，由中小河流域内各雨量站对应的所述标准降雨数据中的第t个时间步长内降雨总量加权平均求得，表示第个时间步长内的中小河流域面的降雨总量，表示第个时间步长内的中小河流域面的降雨总量，表示权重系数，、、......、表示中小河流域内各雨量站对应的所述标准降雨数据中的降雨总量，表示雨量站的序号；基于所述标准降雨数据与所述时段累计降雨量，利用下述公式计算所述中小河流域的时段面平均降雨量： 其中，表示所述时段面平均降雨量，表示所述时段累计降雨量，h表示所述标准降雨数据中降雨量历史追溯时间步长数，表示所述标准降雨数据中预见期时间步长数，表示时间步长；将所述时段累计降雨量与所述时段面平均降雨量作为所述降雨特征；所述利用所述标准水位数据计算所述中小河流域的水位特征，包括：基于所述标准水位数据，利用下述公式计算所述中小河流域的预见期内水位变幅： 其中，表示所述预见期内水位变幅，表示所述标准水位数据中的预报洪水时的起始水位，表示所述标准水位数据中的预见期水位；将所述标准水位数据中的预见期水位与所述预见期内水位变幅作为所述水位特征；基于所述降雨-洪水关系矩阵，从所述降雨特征与所述标准水位数据中选取所述中小河流域的洪水预报因子；构建所述洪水预报因子与所述水位特征之间的关系模型，计算所述关系模型的损失值，基于所述损失值，利用所述关系模型确定所述中小河流域的洪水预报模型，其中，所述构建所述洪水预报因子与所述水位特征之间的关系模型，包括：利用下述公式计算所述洪水预报因子与所述水位特征中的预见期水位之间的第一一元一次多项式： 其中，表示所述第一一元一次多项式，表示所述标准水位数据中的预见期水位，、表示需要优化的常数参数，表示第u个洪水预报因子；利用下述公式计算所述洪水预报因子与所述水位特征中的预见期内水位变幅之间的第二一元一次多项式： 其中，表示所述第二一元一次多项式，、表示需要优化的常数参数，表示第u个洪水预报因子，表示所述预见期内水位变幅；基于所述洪水预报因子，利用下述公式对所述第一一元一次多项式进行多项式调整，得到第一调整多项式： 其中，表示所述第一调整多项式，、、表示需要优化的常数参数，表示第u个洪水预报因子，表示第k个洪水预报因子；基于所述洪水预报因子，利用下述公式对所述第二一元一次多项式进行多项式调整，得到第二调整多项式： 其中，表示所述第二调整多项式，表示第u个洪水预报因子，表示第k个洪水预报因子，、、表示需要优化的常数参数；将所述第一调整多项式与所述第二调整多项式作为所述关系模型；基于所述洪水预报因子，利用所述洪水预报模型构建所述中小河流域的洪水预报结果。

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