买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉大连理工大学宁波研究院申请的专利基于人工智能的流域洪水预报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：CN121234163B 。

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：202511794762.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于人工智能的流域洪水预报方法及系统是由赵泽峰;杨彬;潘劭博;朱晖;刘鑫达;丁光达;姬云辰;武红磊;李博设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的流域洪水预报方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的流域洪水预报方法及系统，涉及数据分析处理领域，包括收集目标流域的专项数据；神经网络模型训练；将实时的气象数据输入到水文模型中进行实时预测。本发明通过结合动态特征选择机制，在动态选择输入特征时，将各频率成分的贡献度与目标变量的相关性进行量化，偏置项的调整和Q‑learning的更新，在模型训练过程中自动根据当前数据量和计算资源的可用性调整神经网络的层数，能够根据实时的反馈信息不断进行优化，灵活地应对不同环境下的需求，提高了流域洪水预报的自适应性，确保了在不同流域、不同气象条件下的广泛适用性。

本发明授权基于人工智能的流域洪水预报方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的流域洪水预报方法，其特征在于，包括： 收集目标流域的专项数据，数据处理后存储在分布式存储平台中作为输入数据； 基于编码器-解码器架构的神经网络模型，结合强化学习机制，从输入数据中动态选择输入特征，所述动态选择输入特征通过内置的特征选择模块实现，所述特征选择模块包括输入层、隐藏层和输出层，所述输入层用于接收当前时间节点的输入数据以及历史反馈，所述隐藏层用于对输入数据进行非线性变换，得到当前时间节点的输入特征，所述输出层用于输出各输入特征的选择权重，所述选择权重用于表示对应输入特征在当前时间节点的重要性，并对所述动态选择输入特征进行编码，在当前时间节点，根据目标流域状态，自动调整输入特征的权重； 所述根据目标流域状态，自动调整输入特征的权重，具体包括对目标流域的水文气象数据进行状态评估，计算该状态下，各输入特征的增益，并与预设的增益阈值进行比对，提取超出增益阈值的输入特征作为目标流域相关特征；将目标流域相关特征的增益与增益阈值进行作差得到目标流域相关特征的增益溢值，将增益溢值输入数据库中预设的增益溢值-输入特征权重调整值的映射区间中进行映射匹配得到目标流域相关特征的输入特征权重调整值，并作用于神经网络模型中，对输入特征的加权处理进行自动调整； 在神经网络模型训练阶段，基于解码器的预测误差，动态调整特征选择参数，所述特征选择参数包括Q-value，所述Q-value用于量化表示特征选择动作对解码器输出的贡献，得到训练完成的水文模型； 将水文模型部署到应用平台上，通过自动化的数据采集系统，将实时的气象数据输入到水文模型中进行实时预测。

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大连理工大学宁波研究院，其通讯地址为：315016 浙江省宁波市江北区育才路26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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。