申请/专利权人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;杭州华辰电力控制工程有限公司

申请日：2023-12-07

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874485A

主分类号：G06F18/213

分类号：G06F18/213;G06F18/21;G06F18/214;G06F18/23;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明提供一种基于概念‑数据驱动耦合的洪水智能预报方法、系统、装置及介质，先采用基于云模型的聚类算法对历史洪水事件进行聚类得到洪水类型；针对概念水文模型拟合精度对汇流参数敏感，以TFTformer模型代替新安江概念模型的线性水库及河道马斯京根河网汇流，构建概念‑数据驱动耦合洪水预报模型预测洪峰流量和径流深度，并采用进化算法对模型进行参数率定，同时针对优化算法固有的易陷入局部最优的缺点，引入莱维飞行与黄金正弦策略进行改进；最后采用时空图卷积网络对上述预测结果进行误差校正并输出洪水类型进行智能预报。本发明可以预测洪峰流量和洪水过程，提前发出洪水预警，紧急疏散人群、加固临时防洪设施和采集紧急抢险措施，最大程度地减少人员伤亡和财产损失。

主权项：1.一种基于概念-数据驱动耦合的洪水智能预报方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：收集导致洪水的历史数据集，包含洪水持续时间、洪峰流量、径流深度、地表降雨量和水面蒸发量；S2：利用所收集的导致洪水的历史数据集，通过基于云模型的聚类算法对洪水类型进行分类划级；S3：考虑分散型新安江概念模型分单元的特点及TFTformer模型对信息处理能力，以TFTformer模型代替新安江概念模型的线性水库及河道马斯京根河网汇流，建立概念-数据驱动耦合洪水预报模型；S4：概念-数据驱动耦合洪水预报模型参数率定，在洪水模型结构确定的情况下，模型洪水过程模拟效果取决于模型的参数率定，通过在概念-数据驱动耦合洪水预报模型引入改进后的星雀优化算法对其超参数进行动态调整；S5：将步骤S1中的历史数据集作为模型样本数据集，并划分为训练集和测试集送入概念-数据驱动耦合洪水预报模型以预测洪峰流量和径流深度；S6：采用时空图卷积网络STGCN对上述预测结果进行误差校正，并输出洪水类型进行智能预测。

全文数据：

权利要求：

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