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龙图腾网获悉水电水利规划设计总院;水电水利规划设计总院有限公司;中国水利水电建设工程咨询有限公司;成都信息工程大学申请的专利基于物理一致性与注意力机制的土石坝溃决流量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：CN121256223B 。

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：202511238351.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于物理一致性与注意力机制的土石坝溃决流量预测方法是由任律;王继琳;吴海燕;贾超;金鑫;江婷设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理一致性与注意力机制的土石坝溃决流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种基于物理一致性与注意力机制的土石坝溃决流量预测方法，包括：采集土石坝溃决峰值流量数据，并对数据进行预处理；将预处理后的数据采用物理信息注意力生成对抗网络模型进行数据增强，得到增强数据集；根据增强数据集，构建支持向量机模型，并将增强数据集划分为训练数据集与测试数据集；采用多策略调控机制的改进型粒子群优化算法，对支持向量机模型进行优化，得到优化后的MPSO‑SVM模型；将测试数据集输入到优化后的MPSO‑SVM模型中，对土石坝溃决事件进行峰值流量预测。利用本发明方案提升了土石坝溃决流量预测模型的精度、稳定性和实用性，为土石坝安全防范和灾害管理提供了技术支持。

本发明授权基于物理一致性与注意力机制的土石坝溃决流量预测方法在权利要求书中公布了：1.基于物理一致性与注意力机制的土石坝溃决流量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，采集土石坝溃决峰值流量数据，并对所述土石坝溃决峰值流量数据进行预处理； 步骤2，将预处理后的所述土石坝溃决峰值流量数据采用物理信息注意力生成对抗网络模型进行数据增强，得到增强数据集； 步骤3，根据所述增强数据集，构建支持向量机模型，并将所述增强数据集划分为训练数据集与测试数据集； 步骤4，采用多策略调控机制的改进型粒子群优化算法MPSO，对支持向量机模型进行优化，得到优化后的MPSO-SVM模型； 步骤5，将所述测试数据集输入到优化后的MPSO-SVM模型中，对土石坝溃决事件进行峰值流量预测； 其中，步骤2包括： 步骤21，将传统生成对抗网络模型进行初始化； 步骤22，利用自注意力机制从预处理后的所述土石坝溃决峰值流量数据中提取关键特征，在传统生成对抗网络模型的基础上，构建物理信息注意力生成对抗网络模型； 步骤23，在物理信息注意力生成对抗网络模型的生成器中引入基于水力学经验模型的物理损失项； 步骤24，训练物理信息注意力生成对抗网络模型，生成虚拟数据并确保生成的虚拟数据符合物理约束； 步骤25，将生成的虚拟数据与预处理后的所述土石坝溃决峰值流量数据合并，构成所述增强数据集。

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水电水利规划设计总院;水电水利规划设计总院有限公司;中国水利水电建设工程咨询有限公司;成都信息工程大学，其通讯地址为：100120 北京市西城区六铺炕北小街2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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