申请/专利权人：北京市朝阳水利工程有限公司

申请日：2024-03-01

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808214A

主分类号：G06Q10/063

分类号：G06Q10/063;G06Q10/04;G06Q10/0635;G06Q50/06;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/08;G06F18/2135;G06F18/2415;G06F18/23213;G06N7/01

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及流域分析技术领域，具体为水利工程数据分析系统，系统包括流域网络图嵌入模块、流域拓扑分析模块、动态水文预测模块、流域特征聚类模块、流域模型优化模块、风险评估与概率分析模块、水资源分布优化模块、综合决策支持模块。本发明中，通过应用图嵌入算法和深度学习模型，准确分析流域水流网络结构，增强水文动态理解，持续同调算法拓扑数据分析揭示隐蔽水流模式，结合时空序列和状态空间模型，提高水文事件预测的准确性和实时性，主成分分析和聚类算法降维分类水文特征，动态贝叶斯网络和遗传编程优化水文模型，提升自适应能力，高斯过程模型和核密度估计优化水资源分布，强化风险管理。

主权项：1.水利工程数据分析系统，其特征在于，所述系统包括流域网络图嵌入模块、流域拓扑分析模块、动态水文预测模块、流域特征聚类模块、流域模型优化模块、风险评估与概率分析模块、水资源分布优化模块、综合决策支持模块；所述流域网络图嵌入模块基于流域水流网络数据，采用图嵌入算法对节点和边进行向量化表示，通过深度学习模型中的图卷积网络进行节点特征的提取和边的关系学习，分析网络结构，生成流域网络嵌入向量；所述流域拓扑分析模块基于流域网络嵌入向量，采用拓扑数据分析方法对流域结构的拓扑特征进行分析，通过持续同调算法揭示流域中的水流模式和结构变化，识别关键水流路径，生成流域拓扑特征图；所述动态水文预测模块基于流域拓扑特征图，采用时空序列分析和状态空间模型，对水量变化和污染物传播进行预测，通过卡尔曼滤波器和粒子滤波器进行水文状态的实时更新和预测，生成动态水文预测结果；所述流域特征聚类模块基于动态水文预测结果，采用主成分分析和聚类算法对水文特征进行降维和分类，通过PCA降低数据维度后使用K-means算法进行特征的分类和模式识别，生成流域特征聚类结果；所述流域模型优化模块基于流域特征聚类结果，采用动态贝叶斯网络和遗传编程对水文模型进行优化，通过动态贝叶斯网络捕捉时间序列数据的变化特征，并通过遗传编程优化模型结构和参数，对模型进行动态调整和优化，生成优化后水文模型；所述风险评估与概率分析模块基于优化后水文模型，采用高斯过程模型进行流域数据的蒙特卡洛模拟和风险评估，利用高斯过程进行非参数贝叶斯建模，评估时空数据中的统计推断和潜在风险，生成流域风险评估结果；所述水资源分布优化模块基于流域风险评估结果，采用核密度估计和谱聚类算法对流域内水资源分布进行优化，通过核密度评估用于分析水资源的空间分布特征，并通过谱聚类算法进行资源分群和优化，生成水资源优化配置图；所述综合决策支持模块基于水资源优化配置图，采用多标准决策分析方法，进行数据整合与分析，并结合气候变化模型输出和区域发展规划，评估决策方案的可行性和影响，构建针对水资源管理的决策和策略，生成综合决策方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京市朝阳水利工程有限公司 水利工程数据分析系统

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