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申请/专利权人：武汉大学;长江水利委员会水文局

摘要：本发明提供基于降雨相似与模型参数智能适配的快速洪水预报方法及装置，快速洪水预报方法包括：步骤1.建立雨洪转化模型，识别雨洪特征；步骤2.计算致洪因子相似度：从致洪暴雨的量级、雨型以及前期影响雨量各分量大小出发，基于相似性理论，计算相似度指标向量，量化各致洪因子间的相似度；步骤3.转移参数，构建雨洪样本间适配度映射：雨洪样本间相互移用自身的参数，创建参数转移后模型精度矩阵，建立相似度指标向量与精度矩阵间的映射，确定相似度指标间的重要程度；步骤4.智能适配参数：基于相似度计算、聚类分析和协同过滤理论，参考模型使用各套参数预报历史相似洪水的精度，为模型适配预估精度最高的参数，进行洪水预报。

主权项：1.基于降雨相似与模型参数智能适配的快速洪水预报方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.建立雨洪转化模型，识别雨洪特征；收集整编研究流域水文资料，建立雨洪样本库；由所有雨洪样本率定水文模型参数，建立雨洪转化关系；进行模型参数敏感性分析，固定不敏感参数，逐个雨洪样本单独率定水文模型敏感参数，建立模型参数库；以致洪暴雨和前期影响雨量作为致洪因子，建立致洪因子库，识别雨洪特征；步骤2.计算致洪因子相似度；从致洪暴雨的量级、雨型以及前期影响雨量各分量大小出发，基于相似性理论，计算相似度指标向量，量化各致洪因子间的相似度；步骤3.转移参数，构建雨洪样本间适配度映射；雨洪样本间相互移用自身的参数，创建参数转移后模型精度矩阵，建立相似度指标向量与精度矩阵间的映射，确定相似度指标间的重要程度；步骤4.智能适配参数；基于相似度计算、聚类分析和协同过滤理论，参考模型使用各套参数预报历史相似洪水的精度，为模型适配预估精度最高的参数，进行洪水预报；其中，在步骤3中，雨洪样本间适配度映射按如下方法进行：令为适配向量，常数为残差修正值，推求和的数学模型如下： 在上述数学模型中，表示第个雨洪样本和第个雨洪样本的适配度，为适配度矩阵，为模型精度矩阵，，表示模型使用预报的精度，，值越大表示预报精度越高；在步骤4中，智能适配按如下子步骤进行：步骤4-1.相似度计算：识别待预报雨洪的致洪因子，计算其与历史上任意第个致洪因子间的相似度指标向量；步骤4-2.适配度计算：计算与历史上任意第个雨洪样本的适配度；步骤4-3.适配度排序：对于适配度集合进行排序；步骤4-4.聚类分析：选择与适配度最大的个雨洪样本组成近邻；步骤4-5.协同过滤：参考精度矩阵，由近邻算法预估模型使用任意第套参数对进行预报的精度，公式如下， 选择预估精度最大时对应的进行洪水预报，完成参数与洪水的智能适配。

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百度查询： 武汉大学 长江水利委员会水文局 基于降雨相似与模型参数智能适配的快速洪水预报方法及装置