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龙图腾网获悉河海大学申请的专利自适应神经网络洪水演进模拟与风险评估系统及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：CN120746302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511232917.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权自适应神经网络洪水演进模拟与风险评估系统及方法是由石朋;江鹏;纪小敏;瞿思敏;孙逸群;白云鹏;刘丽丽;姚成;司伟设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应神经网络洪水演进模拟与风险评估系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了自适应神经网络洪水演进模拟与风险评估方法，包括如下步骤：步骤一、生成多源水文气象预处理数据；步骤二、构建河网拓扑图并生成节点特征向量与边特征向量，形成时空图输入数据；步骤三、输入液态时间常数神经网络执行连续时间状态更新，生成节点水文状态预测向量集合；步骤四、注入水动力学物理一致性残差生成物理约束水文状态预测向量集合；步骤五、执行自适应滞后补偿，生成滞后补偿水文状态预测向量集合；步骤六、映射生成流量、水位与洪峰到达时间预测数据；步骤七、输出风险分级图与预警阈值清单数据。本发明实现洪水过程精准预测与风险图动态生成，提升预警精度与响应效率。

本发明授权自适应神经网络洪水演进模拟与风险评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.自适应神经网络洪水演进模拟与风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、采集流域降雨观测数据与河道水位观测数据，预处理得到多源水文气象预处理数据； 步骤二、基于多源水文气象预处理数据构建河网拓扑图，将观测断面构建为节点特征向量，将河段构建为边特征向量，形成时空图输入数据； 步骤三、将时空图输入数据输入嵌入图注意力机制的液态时间常数神经网络，执行连续时间状态更新，生成节点水文状态预测向量集合； 步骤四、在节点水文状态预测向量集合中注入水动力学物理一致性残差，生成物理约束水文状态预测向量集合； 具体为：在每一时间索引下，从节点水文状态预测向量集合中读取当前节点水文状态预测向量与相邻节点水文状态预测向量，结合对应边特征向量，在同一时间索引内分别对当前节点的入流量求和与出流量求和，计算入流量求和与出流量求和的差值，得到连续性方程残差； 在每一时间索引下，依据当前节点水文状态预测向量与上一时间索引节点水文状态预测向量的差分配合时间索引间隔量，联合沿河道方向的水位梯度与由糙率与流速确定的摩阻坡度，计算动量方程残差； 在每一时间索引下，按照自适应权重将连续性方程残差与动量方程残差加权合成水动力学物理一致性残差向量，自适应权重依据残差幅值、时间索引间隔量与时间常数参数的单调映射确定； 在每一时间索引下，依据水动力学物理一致性残差向量与残差注入增益系数对当前节点水文状态预测向量执行线性修正生成物理约束水文状态预测向量，残差注入增益系数依据时间常数参数与时间索引间隔量联合确定并限定在预设闭区间内； 对全部时间索引重复处理，按时间索引收集物理约束水文状态预测向量，形成物理约束水文状态预测向量集合； 步骤五、对物理约束水文状态预测向量集合执行自适应滞后补偿，生成滞后补偿水文状态预测向量集合； 步骤六、将滞后补偿水文状态预测向量集合映射为流量预测数据、水位预测数据与洪峰到达时间预测数据，形成洪水演进预测结果数据； 步骤七、基于洪水演进预测结果数据计算不同年超越概率下的淹没深度数据、流速数据与到达时间数据，结合流域基础设施空间数据生成洪水风险等级数据与关键设施暴露度数据，输出洪水风险分级图数据与洪水预警阈值清单数据。

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