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龙图腾网获悉河北工程大学申请的专利一种基于深度学习的分流比例偏离原因判定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：CN120781753B 。

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：202511286755.7，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于深度学习的分流比例偏离原因判定方法及系统是由郝向南;张峥;程楠;贺宇;何立新;雷晓辉;龙岩;徐海洋;段清设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的分流比例偏离原因判定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的分流比例偏离原因判定方法及系统，涉及智慧水渠技术领域，该方法包括：逐时比对支渠分流节点在当前调度周期内的目标分配比例与各支渠的实测分配比例；以分流节点为中心构建事件图；采用基于图的深度学习在直达路径进行消息传递与局部聚合，得到各支渠的上下游侧的影响表征参数；识别水力边界变化的主导侧，输出上游或下游的主导侧判定结果；将成因指纹校验结果封装为试探令并与事件编号绑定，按照主导侧执行调整校核动作；将证据包与成因指纹进行一致性校验，判定证据支持状态，输出分流比例偏离原因。本发明可显著缩短定位时间，避免大范围试错与联动振荡，降低越限风险，提升下游计划兑现率与运行稳定性。

本发明授权一种基于深度学习的分流比例偏离原因判定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的分流比例偏离原因判定方法，其特征在于，包括： S1、逐时比对支渠分流节点在当前调度周期内的目标分配比例与各支渠的实测分配比例，筛选不满足预设判定规则的支渠，并生成事件编号； S2、以分流节点为中心构建事件图，纳入直接相关的上游来水节点、支渠出流节点、下游关键断面水位节点及闸门控制点，建立有向关系形成的上下游信息流路径，并导出节点清单与路径清单； S3、以节点清单、路径清单、目标分配比例及实测分配比例为输入，采用基于图的深度学习在直达路径进行消息传递与局部聚合，得到各支渠的上下游侧的影响表征参数，形成成因指纹并计算侧向得分； S4、对各支渠的成因指纹进行校验，并结合侧向得分与得分阈值的分差对比，识别水力边界变化的主导侧，输出上游或下游的主导侧判定结果； S5、将成因指纹校验结果封装为试探令并与事件编号绑定，按照主导侧执行调整校核动作；并实时监测实测分配比例的回归状态，生成证据包； S6、将证据包与成因指纹进行一致性校验，判定证据支持状态，输出分流比例偏离原因，并以事件编号归档触发判定阈值及约束规则。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北工程大学，其通讯地址为：056038 河北省邯郸市经济技术开发区太极路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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