首页> 中国专利> 一种基于地下水位调控的灌区水土资源均衡优化配置方法

一种基于地下水位调控的灌区水土资源均衡优化配置方法

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

本发明公开了一种基于地下水位调控的灌区水土资源均衡优化配置方法，包括根据区域实际情况，确定基准年及规划年，预测灌区内各水利计算单元的需水量和供水量，进行灌区的水土资源供需平衡分析；建立灌区水土资源空间优化配置模型，为其确定目标函数并求解，获取空间均衡优化结果；建立灌区水土资源时间优化配置模型，为其确定目标函数并求解，获取时间均衡优化结果；将上述优化结果输入地下水数值模拟模型，获取模拟的地下水位，根据模拟的地下水位与地下水位优化目标之间的大小关系，确定是否需要调整供水量。优点是：实现灌区水土资源的区域均衡和时间均衡，同时兼顾灌区经济、社会和生态效益，较全面地达到了灌区水土资源均衡优化调控的目标。

著录项

公开/公告号CN112215715A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-01-12

原文格式PDF
申请/专利权人中国水利水电科学研究院;
展开▼

申请/专利号CN202011065443.0
发明设计人杨朝晖;杜捷;田军仓;杨贵羽;骆紫藤;曹艳敏;李烁阳;霍玮洁;王婷;
展开▼

申请日2020-09-30
分类号G06Q50/02(20120101);G06F30/20(20200101);G06F111/04(20200101);G06F111/06(20200101);G06F111/10(20200101);
代理机构11337 北京市盛峰律师事务所;
代理人于国强
地址 100038 北京市海淀区车公庄西路20号
入库时间 2023-06-19 09:32:16

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-09-09

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06Q50/02 专利申请号:2020110654430 申请公布日:20210112

发明专利申请公布后的驳回

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 一种基于地下水位调控的灌区水土资源均衡优化配置方法 [P] . 中国专利： CN112215715A . 2021-01-12
2. 一种灌区水资源优化配置方法和系统 [P] . 中国专利： CN105956718A . 2016-09-21
3. A digital map production system that updates the location information of ground water based on GPS [P] . 韩国专利： KR102036501B1 . 2019-11-26

机译：一种基于GPS更新地下水位置信息的数字地图制作系统
4. A computer-implemented method for generating a three-dimensional model of an object by generating a coarse geometry of the object, calculating an optimisation where the optimisation includes a disparity map optimisation and surface optimisation, and refining the coarse geometry based on the optimisation. [P] . NZ597973A . 2013-04-26

机译：一种计算机实现的方法，用于通过生成对象的粗略几何图形，计算优化（其中该优化包括视差图优化和表面优化）以及基于优化来优化粗略几何图形来生成对象的三维模型。
5. A method and learning device for learning a CNN-based object detector using 1x1 convolution used for hardware optimization, and a test method and test device using this {LEARNING METHOD AND LEARNING DEVICE FOR OBJECT DETECTOR BASED ON CNN USING 1 × 1 CONVOLUTION TO BE USED FOR HARDWARE OPTIMIZATION, AND TESTING METHOD AND TESTING DEVICE USING THE SAMEM} [P] . JP6853592B2 . 2021-03-31

机译：一种方法和学习设备，用于使用用于硬件优化的1x1卷积的基于CNN的对象检测器，以及使用该测试方法和测试设备，使用1×1卷积的CNN基于CNN的对象检测器的学习方法和学习设备用于硬件优化，以及使用Samem的测试方法和测试设备}