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龙图腾网获悉江苏远大信息股份有限公司申请的专利基于多源数据融合的雨水排放智能管控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：CN120744723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511211320.6，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于多源数据融合的雨水排放智能管控方法及系统是由丁振瑜;侯文博;任志博;杜长庚;李江设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的雨水排放智能管控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于多源数据融合的雨水排放智能管控方法及系统。其方法包括：实时获取目标化工企业内的当前的雨量数据、初期池液位数据以及初期池液位变化数据；将当前的雨量数据、初期池液位数据以及初期池液位变化数据输入构建的决策树模型中，输出预测的初期池回流流量的增量数据；根据初期池回流流量的增量数据判断是否将雨水切换入后期池。即本发明的方案能够及时、有效地解决目标化工企业内的雨水排放的问题。

本发明授权基于多源数据融合的雨水排放智能管控方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合的雨水排放智能管控方法，其特征在于，包括： 实时获取目标化工企业内的当前的雨量数据、初期池液位数据以及初期池液位变化数据； 将当前的雨量数据、初期池液位数据以及初期池液位变化数据输入构建的决策树模型中，输出预测的初期池回流流量的增量数据；决策树模型为GBDT算法； 根据初期池回流流量的增量数据判断是否将雨水切换入后期池； 其中，利用获取的训练集对决策树模型进行训练，得到训练好的决策树模型；训练集包括多个参考样本，各参考样本包括多个已知维度数据和待预测特征；已知维度数据包括历史雨量、历史初期池液位、历史初期池液位变化；待预测特征为历史初期池回流流量的增量； 在决策树模型的训练过程中，各参考样本在对应决策树中的学习率为初始学习率与优化因子的乘积；优化因子与初级优化因子、差异指标正相关；差异指标表征对应决策树中参考样本的已知维度数据中与分割点同一维度的数据与分割点的差异变化情况；初级优化因子与任一参考样本所属决策树的序号负相关，与该任一参考样本所属决策树在分割后的左节点残差均值、右节点残差均值正相关； 优化因子为：；式中，、分别表示模型训练时第a个参考样本在第m棵决策树的优化因子、初级优化因子，表示模型训练时第a个参考样本在第m棵决策树的差异指标，差异指标为第a个参考样本的已知维度数据在第m棵决策树中与分割点同一维度的数据与分割点的差值与该维度下所有数据的最大值的比值，为超参数，为调整系数，为归一化函数； 初级优化因子为：；式中，、分别表示模型训练时第a个参考样本所处的第m棵决策树在分割后的左节点残差均值、右节点残差均值。

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