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龙图腾网获悉中国水利水电科学研究院申请的专利一种基于GRU的水库调度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：CN119398420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411471688.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于GRU的水库调度方法是由年树强;廖卫红;蒋云钟;李海辰;郑丽媛;吕金燕;蔡思宇;康爱卿设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GRU的水库调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于GRU的水库调度方法，该方法基于GRU构建水库调度模型，能够对水库出库流量进行实时预测，从而对水库的泄流闸门进行实时自动控制，并且在构建水库调度模型时，通过设置的评价指标，能够实现GRU参数的自动调整，以使水库调度模型实施调度的反应速度和调度精度满足设定的要求，从而降低调度风险。

本发明授权一种基于GRU的水库调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GRU的水库调度方法，其特征在于：包括， S1，获取水库历史数据，包括水库入流历史数据、水库出流历史数据和水库库水位历史数据，对水库历史数据采用等时段整编插值处理方法进行处理得到等时段水库历史数据，并将等时段水库历史数据划分为训练集和测试集； S2，设置水库调度GRU模型初始参数，其中GRU单元的神经元数量为n、GRU超参数求解的迭代次数为i、GRU单元的输入序列长度为f、GRU单元的神经网络层数为q，将训练集中历史预见期前f个等时段水库入流历史数据和前f个等时段水库出流历史数据输入GRU中，得到历史预见期水库出流初步预测值Osim-a，其中n的值为2k，k为大于等于1的自然数，f、q均为大于等于1的自然数，i为大于1的自然数，且i为10的整数倍数； S3，将训练集中历史预见期前f个等时段水库出流历史数据输入支持向量回归模型得到历史预见期水库出流回归值Omea，将Osim-a与Omea相减得到差值Ov，再将训练集中历史预见期前f个等时段水库库水位与差值Ov再次输入GRU单元中进行误差训练得到误差训练修正值Osim-v，将历史预见期水库出流初步预测值Osim-a与误差训练修正值Osim-v相加得到历史预见期水库出流预测值O； S4，构建GRU模型评价指标，包括纳什效率系数NSE和泛化性系数GA，判断NSE是否满足c≤NSE≤d，若是，则表示构建的水库调度GRU模型参数满足要求，执行S5；若否，则继续判断是否满足NSE＞d且GA＜b，若是，则表示构建的水库调度GRU模型参数满足要求，执行S5，若否，则按设定的调整规则调整GRU单元参数，并返回执行S2，其中b、c、d为正数； S5，获取当前水库调度GRU模型的神经元数量记为n1、神经网络层数记为q1、输入序列长度记为f1、迭代次数记为i1作为构建的水库调度GRU模型参数； S6，获取实时预见期的前f1个水库入流历史数据、水库出流历史数据和水库库水位历史数据并输入水库调度GRU模型，得到实时预见期水库出库流量预测值。

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