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龙图腾网获悉水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;昆明理工大学申请的专利基于支持向量机算法的垂线输沙率计算方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120373499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510876791.2，技术领域涉及：G06N20/10；该发明授权基于支持向量机算法的垂线输沙率计算方法及系统是由张帆一;闻云呈;袁强;苏南;阮俊生;王寓可;于哲;徐华;夏明嫣;成泽霖;王晓俊;张世钊;王文种;方卫华;裴盛圣;王浩杰设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于支持向量机算法的垂线输沙率计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于支持向量机算法的垂线输沙率计算方法及系统，包括：采集历史断面水沙分布数据，基于数据代表性，划分测试集和验证集；根据历史断面水沙分布数据计算分布参数，包括各垂线线性系数项参数、尾流函数项参数、底部浓度项参数和指数分布项参数；基于测试集和验证集，建立支持向量机SVR算法预测模型，构建单点的流速、含沙量及水深数据与分布参数的预测关系；利用支持向量机SVR算法预测模型重构断面水沙分布数据，利用重构的断面水沙分布数据计算垂线输沙率，并验证计算所得到的垂线输沙率的准确性；在线计算垂线输沙率。本发明实现了基于单点数据的垂线输沙率精准重构，为高效、实时的水文输沙监测提供技术支撑。

本发明授权基于支持向量机算法的垂线输沙率计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于支持向量机算法的垂线输沙率计算方法，其特征在于：包括以下操作： 采集历史断面水沙分布数据，并基于数据代表性，划分测试集和验证集； 根据历史断面水沙分布数据计算分布参数，包括各垂线的线性系数项、尾流函数项、底部浓度项和指数分布项； 基于测试集和验证集，建立支持向量机SVR算法预测模型，构建单点的流速、含沙量及水深数据与分布参数的预测关系； 利用支持向量机SVR算法预测模型重构断面水沙分布数据，利用重构的断面水沙分布数据计算垂线输沙率，并与实测垂线输沙率进行比较，验证计算所得到的垂线输沙率的准确性； 在线检测单点的流速、含沙量及水深数据，基于支持向量机SVR算法预测模型，计算垂线输沙率； 利用支持向量机SVR算法预测模型重构断面水沙分布数据，利用重构的断面水沙分布数据计算垂线输沙率，并与实测垂线输沙率进行比较，验证计算所得到的垂线输沙率的准确性，具体包括： 根据实测的断面水沙分布数据，由下式计算垂线平均流速和垂线平均含沙量，根据垂线平均流速和垂线平均含沙量计算实测垂线输沙率； ； ； 实测垂线输沙率为： ； 式中：为垂线平均流速，为垂线上位置处的流速，为相对水深，取值为0、0.2H、0.4H、0.6H、0.8H、1H，H为垂线水深，、、、、、分别为相对水深0、0.2H、0.4H、0.6H、0.8H、1H处的流速，为垂线平均含沙量，为垂线上位置处的含沙量，为分层权重系数，对于表层和底层，取1，对于其余中间层，取2，为点位； 根据支持向量机SVR算法预测模型，以0.6H处的流速、含沙量和水深数据，计算分布参数； 基于计算得到的分布参数，重构断面垂线流速分布、含沙量分布，确定六点含沙量和六点流速，通过垂向积分计算确定垂线平均含沙量与垂线平均流速，由垂线平均含沙量与垂线平均流速得到重构的垂线输沙率； 计算重构的垂线输沙率与实测垂线输沙率的差值的均方根误差与纳什-萨克利夫效率系数，评价支持向量机SVR算法预测模型的精确度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;昆明理工大学，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区广州路223号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。