江西省交通設計研究院有限責任公司王宸獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉江西省交通設計研究院有限責任公司申請的專利一種海綿城市高地勢雨水管理方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120278406B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510772801.8,技術領域涉及:G06Q10/063;該發明授權一種海綿城市高地勢雨水管理方法及系統是由王宸;熊潔;郭勤;魏偉;周予進;余豪;林彥珉;劉揚;杜文青;裴華君;胡曉晨設計研發完成,并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種海綿城市高地勢雨水管理方法及系統在說明書摘要公布了:本發明公開了一種海綿城市高地勢雨水管理方法及系統,具體涉及雨水預測管理技術領域,用于解決高地勢雨水預測管理調度差的問題;本發明針對高地勢小流域,先采集并預處理高程、滲透系數、土層厚度和植被覆蓋度等數據,生成連續物理場并映射設施管網后劃分網格單元;基于網格單元中心屬性構建多元預測器,云端訓練后下發邊緣節點增量微調,通過場景匹配與聯邦學習優化模型;暴雨后自動提取觀測與預測殘差增量訓練神經網絡并生成置信區間;邊緣節點依據置信區間與防洪水深、最小下滲閾值劃分風險并輸出閘門開度與泵組功率建議,從而顯著提升了高地勢小流域極端暴雨峰值預測精度與響應時效,實現了精細化風險感知調度與雨水資源化利用。
本發明授權一種海綿城市高地勢雨水管理方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種海綿城市高地勢雨水管理方法,其特征在于,包括如下步驟: 對高地勢區域的進行數據采集與預處理,并結合鉆孔滲透系數、土層厚度與遙感植被覆蓋度插值,剔除異常后生成連續物理場,并將設施與管道信息映射到高程坐標系,拓撲修補后輸出設施信息圖層及設施屬性清單,劃分出網格單元; 基于網格單元中心的屬性構建預測器,并在云端訓練后下發邊緣節點本地進行增量微調,根據場景性能矩陣動態匹配主用預測器,并通過聯邦學習聚合生成全局更新包后同步更新本地模型預測; 在每次暴雨事件后,邊緣節點自動提取最新觀測與預測殘差,并用作訓練樣本對神經網絡開展增量迭代,微調完成后,使用隨機屏蔽機制進行前向推理,統計預測值的集中趨勢與波動范圍,生成模型的置信區間; 邊緣節點根據預測置信區間與防洪水深閾值、最小下滲閾值劃分高風險、低風險與安全單元,生成閘門開度和泵組功率建議; 基于網格單元中心的屬性構建預測器,并在云端訓練后下發邊緣節點本地進行增量微調,具體步驟如下: 基于每一網格單元的中心高程、滲透系數、土層厚度、植被覆蓋度以及歷史降雨時序與對應水深觀測值屬性,構建四類互補的預測器; 預測器包括以物理仿真結果與傳感器觀測差值為目標,使用決策樹回歸算法訓練仿真誤差修正預測器; 以物理方程一致性約束和水深觀測為雙重損失,訓練物理信息增強神經網絡,使輸出擬合觀測又滿足水動力學守恒; 將網格單元多維屬性與歷史產流量作為輸入,訓練基于集成樹算法的屬性關聯預測器,挖掘土壤、植被、地形之間的非線性交互; 以降雨與產流的時間依賴特征為輸入,訓練長短期記憶網絡,捕捉雨量突變后的波動趨勢; 各預測器在云端首次完成批量訓練后,分別下發至各流域邊緣節點進行本地微調,微調過程采用當次雨水觀測與批量訓練結果之間的殘差作為新樣本進行迭代更新; 根據場景性能矩陣動態匹配主用預測器,并通過聯邦學習聚合生成全局更新包后同步更新本地模型預測,具體過程如下: 根據歷史回測庫,將短時強降雨、長時弱降雨和空間分布不均典型暴雨事件劃分為不同場景類別,并對每一類別下各預測器在峰值到達時間、峰值高度和波動趨勢性能指標進行統計與分析,形成場景性能矩陣; 根據當前降雨時序和地形區段劃分,自動匹配最契合的場景類別,從矩陣中提取場景類別下表現最優的預測器作為主用模型,若主用模型輸出的水深曲線與實時觀測數據偏差超出預設閾值,則觸發備用模型調用機制,在次優模型之間依次切換,直至恢復預測精度; 降雨時序包括累積雨量曲線拐點、降雨強度突變時間; 在各流域邊緣節點完成本地微調后,將本地模型參數與初始模型參數之差上傳至云端,云端匯總來自各節點的參數差分; 對同一網絡層或決策樹分支結構,采用多數改進取舍策略; 在經過篩選后形成統一的全局更新包,并將全局更新包下發回各邊緣節點,各邊緣節點在接收更新包后,應用于本地模型進行預測; 全局更新部署完成后,各邊緣節點立即開展跨域回測,將新一代模型在原有的典型短時強降雨、長時弱降雨及空間分布不均場景中分別運行,計算均方根誤差和最大絕對誤差指標,并與歷史版本結果進行對比; 若存在流域的誤差指標出現回升或未達預期,自動觸發在線性能反饋報告機制,將流域的誤差分布與實時觀測殘差一并上傳至云端。
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