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龙图腾网获悉四川省水利科学研究院;中国电信股份有限公司四川分公司申请的专利一种河流岸线形态预测方法及装置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：CN120671392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510789557.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种河流岸线形态预测方法及装置是由刘娟;麻泽龙;欧阳晗黎;刘高东;吴曼;卢鑫;邢志;邓锦山;阚飞设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种河流岸线形态预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种河流岸线形态预测方法及装置。所述河流岸线形态预测方法包括：获取淤积预测模型、侵蚀预测模型；对模型进行训练；获取当前岸线坐标信息、当前水位数据、当前流量数据、当前雨量数据、当前渗压数据，当前渗流数据以及当前地质数据；根据所述当前岸线坐标信息、当前水位数据、当前流量数据、当前雨量数据、当前渗压数据、当前渗流数据以及当前地质数据生成融合特征；将融合特征输入至所述淤积预测模型和或所述侵蚀预测模型，从而获取淤积预测信息和或侵蚀预测信息。本申请结合神经网络和岸线侵蚀、淤积的历史要素数据进行学习生成对应的侵蚀和淤积预测模型，从而提高预测的准确性和可靠性。

本发明授权一种河流岸线形态预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种河流岸线形态预测方法，其特征在于，所述河流岸线形态预测方法包括： 获取岸线变化历史坐标信息、水位历史数据、流量历史数据、雨量历史数据、渗压历史数据，渗流历史数据以及地质历史数据； 获取淤积预测模型、侵蚀预测模型； 通过岸线变化历史坐标信息、水位历史数据、流量历史数据、雨量历史数据、渗压历史数据，渗流历史数据以及地质历史数据分别对所述淤积预测模型、侵蚀预测模型进行训练，从而获取经过训练的淤积预测模型、经过训练的侵蚀预测模型； 获取当前岸线坐标信息、当前水位数据、当前流量数据、当前雨量数据、当前渗压数据，当前渗流数据以及当前地质数据； 根据所述当前岸线坐标信息、当前水位数据、当前流量数据、当前雨量数据、当前渗压数据、当前渗流数据以及当前地质数据生成融合特征； 将融合特征输入至所述淤积预测模型和或所述侵蚀预测模型，从而获取淤积预测信息和或侵蚀预测信息； 通过岸线变化历史坐标信息、水位历史数据、流量历史数据、雨量历史数据、渗压历史数据，渗流历史数据以及地质历史数据分别对所述淤积预测模型、侵蚀预测模型进行训练，从而获取经过训练的淤积预测模型、侵蚀预测模型包括： 获取用于训练淤积预测模型的岸线变化历史坐标信息、获取用于训练侵蚀预测模型的岸线变化历史坐标信息； 获取训练用水位历史数据、流量历史数据、雨量历史数据、渗压历史数据，渗流历史数据以及地质历史数据； 对所述用于训练淤积预测模型的岸线变化历史坐标信息进行第一预处理，从而获取第一特征向量； 对所述训练用水位历史数据、流量历史数据、雨量历史数据、渗压历史数据，渗流历史数据以及地质历史数据进行预处理，从而获取第二特征向量； 对所述用于训练侵蚀预测模型的岸线变化历史坐标信息进行第三预处理，从而获取第三特征向量； 通过所述第一特征向量、第二特征向量对所述淤积预测模型进行训练； 通过所述第二特征向量以及第三特征向量对所述侵蚀预测模型进行训练； 所述通过所述第一特征向量、第二特征向量对所述淤积预测模型进行训练包括： 将所述第一特征向量、第二特征向量通过隐式空间编码网络融合，从而生成第四特征向量； 获取回归映射网络； 根据所述第四特征向量训练所述回归映射网络，从而获取经过训练的回归映射网络； 获取淤积预测标记结果数据； 提取所述淤积预测标记结果数据中的特征，从而获取第五特征向量； 通过所述第四特征向量以及第五特征向量对淤积预测模型进行训练； 所述通过所述第四特征向量以及第五特征向量对淤积预测模型进行训练包括： 通过所述第四特征向量对淤积预测模型、侵蚀预测模型进行预先多轮训练； 在进行完预先多轮训练后，按照预设步长冻结融合模块的参数； 将第四特征向量与第五特征向量进行对比训练淤积预测模型，从而获取经过训练的淤积预测模型。

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四川省水利科学研究院;中国电信股份有限公司四川分公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市青羊区牧电路7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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