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龙图腾网获悉杭州定川信息技术有限公司;浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院)申请的专利一种基于深度学习的少资料小流域水位预报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：CN120744513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511242783.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于深度学习的少资料小流域水位预报方法是由杨逸舟;员鹏;张扬;吴修广;王月华;许明涛;余维维;李晓龙;钱红昇;吴鲜雅设计研发完成，并于2025-09-02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少资料小流域水位预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的少资料小流域水位预报方法，包括：获取小流域上游多个雨量站的历史逐小时降雨数据及下游水位站的历史逐小时水位数据；对获取的数据进行预处理，筛选24小时内单小时降雨量达到15mm以上的降雨场次及对应水位数据；通过双生成GAN模型进行数据增强，第一GAN模型以白噪声为输入生成模拟降雨数据，第二GAN模型以降雨数据为输入生成模拟水位数据，合并历史数据与模拟数据，归一化后按比例分割成训练集、验证集和测试集；构建CNN‑LSTM混合预测模型，以纳什系数为优化目标训练模型，采用渐进式验证策略对预测模型进行验证；部署模型进行实时水位预测，获得水位预报结果。本发明能够突破少资料瓶颈，实现小流域水位高精度山洪预警。

本发明授权一种基于深度学习的少资料小流域水位预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的少资料小流域水位预报方法，其特征在于，包括： 获取小流域上游多个雨量站的历史逐小时降雨数据及下游水位站的历史逐小时水位数据； 对获取的数据进行预处理，筛选24小时内单小时降雨量达到15mm以上的降雨场次及对应水位数据； 通过双生成GAN模型进行数据增强，第一GAN模型以白噪声为输入生成模拟降雨数据，第二GAN模型以降雨数据为输入生成模拟水位数据，合并历史数据与模拟数据，归一化后按比例分割成训练集、验证集和测试集； 构建CNN-LSTM混合预测模型，以纳什系数为优化目标训练预测模型，采用渐进式验证策略对预测模型进行验证； 所述CNN-LSTM混合预测模型中CNN模块的多尺度特征融合通过双分支协同实现： 第一分支采用3×3标准卷积核，聚焦局部降雨特征的空间关联性； 第二分支采用5×5空洞卷积核，捕获大范围降雨空间异质性； 双分支输出经通道注意力机制动态加权融合，通道注意力机制通过全局平均池化生成通道统计描述符，经全连接层学习各特征通道的重要性权重，最终输出加权融合特征； 部署预测模型进行实时水位预测，获得水位预报结果。

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杭州定川信息技术有限公司;浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院)，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市上城区凤起东路50, 52号第6、7层；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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