广东工业大学谭倩获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于机器学习的分层式SWAT代理模型建模方法及装置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：CN119670917B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411661248.2，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种基于机器学习的分层式SWAT代理模型建模方法及装置是由谭倩;甘于恒;杨盼设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的分层式SWAT代理模型建模方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于机器学习的分层式SWAT代理模型建模方法及装置，该方法包括：将BMPs参数组合样本与气象驱动数据结合，生成SWAT模型所需的第一样本；将第一样本输入SWAT模型，由SWAT模型输出子流域尺度数据以及河道断面尺度数据；将子流域尺度数据作为第一样本对应的标签，根据子流域尺度数据生成河道过程代理模型所需的第二样本，将河道断面尺度数据作为第二样本对应的标签；使用第一样本及其对应的标签对第一机器学习模型进行训练，得到子流域代理模型；使用第二样本及其对应的标签对第二机器学习模型进行训练，得到河道过程代理模型；将两者串联，得到分层式SWAT代理模型。以此方式，可以增强SWAT代理模型的通用性。
本发明授权一种基于机器学习的分层式SWAT代理模型建模方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的分层式SWAT代理模型建模方法，其特征在于，所述方法包括： 生成BMPs参数组合样本，并将所述BMPs参数组合样本与气象驱动数据结合，生成SWAT模型所需的第一样本； 将所述第一样本输入所述SWAT模型，由所述SWAT模型输出子流域尺度数据以及河道断面尺度数据； 将所述子流域尺度数据作为所述第一样本对应的标签，根据所述子流域尺度数据生成河道过程代理模型所需的第二样本，将所述河道断面尺度数据作为所述第二样本对应的标签； 使用所述第一样本及其对应的标签对第一机器学习模型进行训练，得到子流域代理模型；使用所述第二样本及其对应的标签对第二机器学习模型进行训练，得到河道过程代理模型； 将所述子流域代理模型与所述河道过程代理模型串联，得到分层式SWAT代理模型。
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