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龙图腾网获悉广东省水文局江门水文分局申请的专利一种基于大数据分析的水文趋势预测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：CN120450142B 。

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：202510584580.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于大数据分析的水文趋势预测方法是由罗诗惠;周雨晴;黄宝怡;马派可;陈文乐;陈鸿文;陈奥密;周艏;黄俊材设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的水文趋势预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于大数据分析的水文趋势预测方法，通过构建以监测站点为节点、地理距离和水系连通性为边权重的初始图结构，利用消息传递机制迭代聚合节点特征，捕捉站点间水文变量的空间交互；基于降雨量变化动态调整水系连通性参数与边权重，生成自适应图结构；结合图神经网络与动态贝叶斯网络、时空协同克里金插值算法，提取小时级水文动态传递特征，形成时空耦合预测模型；通过预测偏差阈值触发模型参数优化与消息传递机制调整，实现“动态建模‑特征融合‑闭环优化”的自适应预测流程。该方法可精准刻画水文要素时空关联，提升复杂水文过程解析精度，增强对突发水文事件和流域环境变化的适应性。

本发明授权一种基于大数据分析的水文趋势预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的水文趋势预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取流域内监测站点的地理坐标、降雨量、流量及土壤湿度数据，构建初始图结构，所述初始图结构以所述站点作为节点，节点的特征向量包括所述降雨量、流量及土壤湿度，通过站点间的地理距离和水系连通性计算边权重； 采用消息传递机制对所述初始图结构进行节点特征聚合，通过迭代计算更新所述节点的特征向量，捕捉站点间水文变量的相互影响，所述水文变量包括降雨量、流量及土壤湿度； 若所述节点特征中的降雨量变化超过预设阈值，则调整所述水系连通性并重新计算所述边权重，生成动态调整后的图结构； 将所述动态调整后的图结构输入图神经网络预测层，通过全连接层映射计算各站点的降雨量、流量及土壤湿度预测值； 对所述预测值进行时间序列分析，提取小时级水文动态传递特征，构建基于动态贝叶斯网络与时空协同克里金插值算法的耦合模型，包括： 通过时间序列分析，从水文数据中提取小时级动态特征，采用滑动窗口方法，得到小时级动态特征； 根据小时级动态特征，构建动态贝叶斯网络，定义节点状态转移概率，得到节点状态概率分布； 采用时空协同克里金插值算法，基于节点状态概率分布，计算空间相关性，得到空间插值结果； 若空间插值结果与预设阈值偏差超过限定范围，则通过梯度下降优化权重系数； 根据优化后的插值权重，重新计算空间插值结果； 通过数据融合方法，结合节点状态概率分布和更新后的空间插值结果，得到综合预测值； 若综合预测值与历史数据对比存在显著偏差，则通过动态更新机制调整模型参数； 根据所述耦合模型输出的空间分布特性，更新所述图神经网络的参数并优化所述消息传递机制； 若所述优化后的模型输出的预测值偏差低于预设阈值，则输出最终水文变量预测结果，否则重复执行所述动态调整和参数优化过程。

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