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龙图腾网获悉沈阳宸阳信息技术有限公司申请的专利一种基于人工智能的水利工程输水量调节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：CN120652826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511142246.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于人工智能的水利工程输水量调节方法及系统是由梁良;冀君;嘎日迪;史鸿燕;孙小娟;张海南;陈付兴设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的水利工程输水量调节方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水利工程技术领域，公开了一种基于人工智能的水利工程输水量调节方法及系统，通过获取水利工程中的多源实时数据，基于CNN卷积神经网络提取输入数据中的局部特征，通过LSTM神经网络处理时间序列的长期依赖，利用Attention机制对输水变量进行关注，将所述初始多源实时数据输入至所述需求预测模型中进行预测，得到输水需求曲线；根据所述输水需求曲线，通过PPO强化学习算法设定目标函数为最小化能耗与最大化供需匹配度，通过模拟不同控制动作得到输水控制指令。显著提高了输水需求预测的精准性，能够更准确地捕捉水利工程中复杂因素与输水需求之间的关系。

本发明授权一种基于人工智能的水利工程输水量调节方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的水利工程输水量调节方法，其特征在于，所述水利工程输水量调节方法包括以下步骤： 获取水利工程中的多源实时数据，对所述多源实时数据进行数据预处理，得到初始多源实时数据； 基于CNN卷积神经网络的第一层卷积层利用64个卷积核，对输入的多源时间序列数据进行局部特征提取；第二层卷积层使用利用128个卷积核，进一步提取复杂的局部特征；第三层卷积层运用利用256个卷积核捕捉局部信息，卷积层的步长均设置为1，填充方式为same；LSTM神经网络的第一层LSTM层用户接收CNN卷积神经网络输出的局部特征数据，转换为时间序列数据格式；第二层LSTM层用于对第一层LSTM层的输出进行进一步处理，增强模型对时间序列长期依赖关系的捕捉能力，LSTM层的dropout率设置为0.2，返回序列设置为True；将LSTM神经网络输出的隐藏状态作为Query、Key和Value，通过计算Query与Key的点积并除以缩放因子，得到注意力分数；利用Softmax函数对注意力分数进行归一化处理，得到各输入元素的注意力权重；最后根据注意力权重对Value进行加权求和，通过Attention机制自动学习到输水需求与各输入变量之间的重要程度，得到CNN-LSTM-Attention需求预测模型； 将所述初始多源实时数据输入至所述CNN-LSTM-Attention需求预测模型中进行预测，得到输水需求曲线； 根据所述输水需求曲线，通过PPO强化学习算法设定目标函数为最小化能耗与最大化供需匹配度，通过模拟不同控制动作得到输水控制指令，根据所述输水控制指令调节闸门开度和泵站启停状态。

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