恭喜生態環境部華南環境科學研究所(生態環境部生態環境應急研究所)楊蕊獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜生態環境部華南環境科學研究所(生態環境部生態環境應急研究所)申請的專利基于多模型耦合的馬爾科夫鏈風險傳遞分析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:CN118710066B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25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:202411189119.8,技術領域涉及:G06Q10/0635;該發明授權基于多模型耦合的馬爾科夫鏈風險傳遞分析方法及系統是由楊蕊;李旭東;趙迪;宋巍巍;楊劍;李泰儒;吳時強;張晨設計研發完成,并于2024-08-28向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于多模型耦合的馬爾科夫鏈風險傳遞分析方法及系統在說明書摘要公布了:本發明公開了一種基于多模型耦合的馬爾科夫鏈風險傳遞分析方法及系統,收集研究區洪水資料,提取典型洪水事件,構建風險因子序列和風險值序列,篩選出關鍵風險因子;構建關鍵風險因子之間的聯合分布,隨機抽樣獲得海量洪水事件;對典型洪水的關鍵風險因子采用最大熵投影尋蹤法降維處理得到綜合風險因子,基于綜合風險因子序列和風險值序列構建風險預測模型,將海量洪水事件輸入風險預測模型,得到對應的海量隨機風險值;將風險值區間劃分為低、中、高風險區,基于海量隨機風險值構建風險空間轉移概率矩陣,得到風險傳遞機制。本發明有效解決了風險傳遞分析中風險預測維數災難問題,以及常規風險預測模型在小樣本條件下預測效果較差的問題。
本發明授權基于多模型耦合的馬爾科夫鏈風險傳遞分析方法及系統在權利要求書中公布了:1.基于多模型耦合的馬爾科夫鏈風險傳遞分析方法,其特征在于,包括如下步驟:步驟S1、收集研究區洪水資料,提取典型洪水事件,構建風險因子序列和風險值序列,篩選出關鍵風險因子;步驟S2、構建關鍵風險因子之間的聯合分布,隨機抽樣獲得海量洪水事件;步驟S3、對典型洪水的關鍵風險因子采用最大熵投影尋蹤法降維處理得到綜合風險因子,基于綜合風險因子序列和風險值序列構建風險預測模型,將海量洪水事件輸入風險預測模型,得到對應的海量隨機風險值;步驟S4、將風險值區間劃分為低、中、高風險區,基于海量隨機風險值構建風險空間轉移概率矩陣,得到風險傳遞機制;所述步驟S1進一步為:步驟S11、收集研究區洪水資料,提取n場典型洪水事件,n為大于10的正整數;步驟S12、基于提取的n場典型洪水事件,構建長度為n的風險因子序列,所述風險因子包括描述洪水量特征的指標:洪水總量、洪峰流量;描述洪水時間的特征指標:洪水歷時、洪峰出現時間;描述洪水過程變化的指標:峰漲速率、峰落速率;描述洪水形態的指標:變異系數、偏態系數,共計8個指標;步驟S13、基于泰森多邊形原理,以河道入湖口為控制點對湖區進行子湖區劃分,構建流域一二維耦合的水動力—水質模型,模擬n場典型洪水過程中水質的污染物濃度值,根據污染物濃度超標面積占比構建各子湖區長度為n的風險值序列;步驟S14、基于風險因子序列和風險值序列,采用信息流法篩選得到關鍵風險因子;所述步驟S14進一步為:步驟S14a、提取風險因子序列a和風險值序列b,計算兩序列之間的樣本協方差;步驟S14b、基于兩序列之間的樣本協方差計算得到信息從序列a到序列b的時間率,當時間率不為0時,則a為b的影響因子,當時間率為0或無限趨近于0時,則a不是b的影響因子;步驟S14c、依次計算所有風險因子序列和風險值序列之間的影響關系,得到關鍵風險因子;所述步驟S2進一步為:步驟S21、采用C-VineCopula函數構建關鍵風險因子之間的聯合分布,并采用極大似然估計確定相應的參數;步驟S22、基于構建的聯合分布函數,采用蒙特卡羅法隨機模擬抽樣獲得海量洪水事件;所述步驟S4進一步為:步驟S41、采用均分法將風險值區間劃分為低風險區、中風險區和高風險區;步驟S42、按照風險值分區,基于各子湖區海量隨機風險值可得各子湖區海量風險狀態組合,即不同洪水過程下各子湖區處于低、中、高風險狀態的組合;步驟S43、基于各子湖區海量風險狀態組合,采用馬爾可夫鏈構建風險空間轉移概率矩陣,得到風險傳遞機制;所述步驟S3進一步為:步驟S31、采用最大熵投影尋蹤法對典型洪水事件的關鍵風險因子降維,得到綜合風險因子;步驟S32、基于綜合風險因子序列和各子湖區風險值序列采用正弦函數評估模型構建各子湖區風險預測模型;步驟S33、將海量洪水事件輸入各子湖區風險預測模型,計算得到各子湖區海量隨機風險值;所述步驟S31進一步為:步驟S31a、構建投影函數;步驟S31b、采用投影值的熵構建投影指標函數;步驟S31c、估計最佳投影方向,投影指標函數取最大值時可得最佳投影方向;步驟S31d、將關鍵風險因子序列按照最佳投影方向投影,得到降維后的綜合風險因子序列。
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