【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及洪水预报的，特别是一种基于降雨特征识别的洪水预报方法。
技术介绍
1、洪水过程是水利工程运行管理、防洪调度决策的重要依据，降雨的空间分布和降雨雨型是影响洪水过程形成的主要驱动因素。当前的降雨预报主要依赖于气象预报及格网预报成果，但时效性和格网精度都不能满足洪水预报的需求。传统的预报方法，在时效性和准确性上，不能满足洪水风险早期识别的需要。
2、随着人工智能与机器学习技术的快速发展，利用机器学习与人工智能相结合的方式开展洪水预报成为可能。本专利技术就提出了一种基于流域历史的气象、水文、地理、调度资料等，利用人工智能算法，对历史降雨、洪水数据进行分析，构建流域降雨智能算法体系，在降雨到来之前，实现流域的降雨-洪水的智能预测、预警，可以为水库的调度决策提高技术支撑。
3、降雨预报主要依赖于气象预报及格网预报成果，但时效性和格网精度都不能满足中小型水库洪水预报的需求，使得中小型水库的洪水预报及调度工作非常困难。传统的预报方法，在时效性和准确性上，不能满足流域暴雨风险早期识别的需要。
4、公开号为...
【技术保护点】
1.一种基于降雨特征识别的洪水预报方法，包括收集和整理流域的暴雨-洪水资料数据，其特征在于，还包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于降雨特征识别的洪水预报方法，其特征在于，所述步骤2还包括对不同历时的各场次降雨，构建时间维度和空间维度占比矩阵,用雨量占比的矩阵来描述某个时段降雨的分布特征。
3.如权利要求2所述的基于降雨特征识别的洪水预报方法，其特征在于，所述步骤2还包括建立降雨过程样本集Ω，实现多场次暴雨-洪水的时空动态发展特征的数学描述
4.如权利要求3所述的基于降雨特征识别的洪水预报方法，其特征在于，所述j次降雨过程中第i...
【技术特征摘要】
1.一种基于降雨特征识别的洪水预报方法，包括收集和整理流域的暴雨-洪水资料数据，其特征在于，还包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于降雨特征识别的洪水预报方法，其特征在于，所述步骤2还包括对不同历时的各场次降雨，构建时间维度和空间维度占比矩阵,用雨量占比的矩阵来描述某个时段降雨的分布特征。
3.如权利要求2所述的基于降雨特征识别的洪水预报方法，其特征在于，所述步骤2还包括建立降雨过程样本集ω，实现多场次暴雨-洪水的时空动态发展特征的数学描述
4.如权利要求3所述的基于降雨特征识别的洪水预报方法，其特征在于，所述j次降雨过程中第i个雨量站t时刻的降雨量占该时刻所有站降雨量的百分比的计算公式为
5.如权利要求4所述的基于降雨特征识别的洪水预报方法，其特征在于，所述基于流形学习算法的降维分析包括：
6.如权利要求5所述的基于降雨特征识别的洪水预报方法，其特征在于，所述基于流形学习算法的降维分析还包括将高维样本映射到低维空间中，在低维空间保持保样本在高维空间的局部线性，并且权重系数保持不变，则高维空间中的点{x1,x2,…,xn}∈rd...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘媛媛，刘洋，石树兰，王栋，刘雨彤，刘业森，刘舒，王志刚，张明辉，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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