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龙图腾网获悉长江水利委员会水文局申请的专利一种基于因子分解寻优的长期径流多时段集成预测方法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：CN120105369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510593164.8，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于因子分解寻优的长期径流多时段集成预测方法是由冯宝飞;王乐;董轩;张晶;马艺铭;邱辉;邢雯慧;李春龙;崔震;訾丽;顾丽;童冰星;张涛;王正华;余俊峰设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因子分解寻优的长期径流多时段集成预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于因子分解寻优的长期径流多时段集成预测方法，包括选定预测径流的月份和对应的预见期时段步长，依据预测对象时段对气候因子进行铺展，挑选出每个因子的最大相关月因子，设定降维补偿贡献率，对最大相关月因子矩阵进行降维，构建多种机器学习回归模型，设定优先评价指标，通过机器寻优确定每种模型最优贡献率，设置模型编号和多目标评价优先机制，实现径流异步时段集成预测；利用因子铺展相关和降维过滤冗余银子影响，并利用多指标优先评价机制对多种模型进行集成预测，可有效克服单一模型预测的不稳定性，有效提升模型预测精度。

本发明授权一种基于因子分解寻优的长期径流多时段集成预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因子分解寻优的长期径流多时段集成预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、径流预测对象的确定：针对目标站点，选定预测径流的月份和对应的预见期时段步长； S2、气候因子铺展及高相相关月份确定：依据预测对象确定因子时段，按照年际循环规律对前期12个月的气候因子进行铺展，并挑选出每个因子与预测对象的最大相关月因子，并形成相应矩阵； S3、最佳月份因子分解及机器寻优：利用主成分分析方法PCA对最大相关月因子矩阵进行降维，并设定因子降维补偿贡献率，通过因子降维补偿贡献率控制降维得到的主成分数量，构建多种机器学习回归模型，将降维后的主成分因子矩阵输入所述模型进行训练，设定优先评价指标，基于所述优先评价指标统计各模型的预测效果，通过机器寻优选取使所述优先评价指标最优的因子降维补偿贡献率作为对应模型的最优降维补偿贡献率； S4、异步时段径流集成预测：基于各模型的最优降维补偿贡献率，训练得到最优参数预测模型集，设置模型编号和多目标评价优先机制，针对不同月份不同预见期分别统计最优模型编号，实现径流异步时段集成预测。

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