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龙图腾网获悉高精特(成都)大数据科技有限公司申请的专利一种基于CNN模型的洪水预测推演系统、方法、介质及设备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：CN120524464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511036176.7，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于CNN模型的洪水预测推演系统、方法、介质及设备是由张鹏;张政;张赫业;张司晨设计研发完成，并于2025-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CNN模型的洪水预测推演系统、方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CNN模型的洪水预测推演系统、方法、介质及设备，方法包括：步骤S1：确定洪水预测推演的流域，采集流域的降雨量；计算雨量监测站采集的降雨量分别向两侧支流扩散的分配权重系数；计算支流两侧的雨量监测站向支流贡献的贡献降雨量数据；采集洪水水位上涨高度数据，形成训练数据集；构建CNN卷积神经网络模型并进行训练，输出训练完成的CNN卷积神经网络模型；计算干流洪水预报点位推演出的水位上涨高度。系统包括雨量监测系统和数据分析模块。计算机可读存储介质存储有计算机程序上述方法。终端设备执行上述方法。本发明解决了现有洪水预测方法存在的精度低、时效性差以及对多源异构数据处理能力不足的问题。

本发明授权一种基于CNN模型的洪水预测推演系统、方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN模型的洪水预测推演方法，其特征在于，包括： 步骤S1：确定洪水预测推演的流域，获取流域的干流和支流，根据支流两侧的流域范围内设置的雨量监测站采集流域的降雨量、以及对应雨量监测站在流域内分布的三维坐标； 步骤S2：根据雨量监测站与支流之间的地形数据与距离数据，分析雨量监测站周围的降雨向两侧支流扩散的状态，并计算雨量监测站采集的降雨量分别向两侧支流扩散的分配权重系数； 步骤S3：根据分配权重系数和降雨量计算向两侧支流贡献的贡献降雨量，得到支流两侧的雨量监测站向支流贡献的贡献降雨量数据； 步骤S4：采集发生洪水灾害的过程中每条支流两侧的雨量监测站历史的降雨量数据，构建支流的降雨量数据矩阵，并采集历史支流的洪水注入干流后洪水随时间变化的洪水水位上涨高度数据，形成训练数据集； 步骤S5：构建CNN卷积神经网络模型，利用训练数据集对CNN卷积神经网络模型进行训练，并基于损失函数判定CNN卷积神经网络模型是否收敛，修正CNN卷积神经网络模型的权重系数和偏置，输出训练完成的CNN卷积神经网络模型； 步骤S6：采集支流两侧分布的雨量监测站实时的降雨量数据，并计算实际向支流扩散的贡献降雨量数据，输入训练完成的CNN卷积神经网络模型中，计算干流洪水预报点位推演出的水位上涨高度。

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