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龙图腾网恭喜杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利水位预测的方法及电子设备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：CN119358658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411957442.5，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权水位预测的方法及电子设备是由肖敏设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本水位预测的方法及电子设备在说明书摘要公布了：本公开实施例提供了一种水位预测的方法及电子设备，涉及水位预测技术领域。包括：从预先构建的动态的知识图谱中获取与目标水位站点直接连接的水位站点和\或降水站点；提取目标水位站点和与所述目标水位站点直接连接的水位站点和\或降水站点的水文特征，得到目标水位站点的水文特征集合；将水文特征集合输入预先训练的门控网络从混合专家网络模型中确定至少一个辅助预测模型；将水文特征集合输入至少一个辅助预测模型和预先训练的目标神经网络模型获取融合的第一目标预测结果。能够自动适应众多的水位影响因素以及水位影响因素的不断变化，提升水位预测的准确性。

本发明授权水位预测的方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种水位预测的方法，其特征在于，所述方法包括：从预先构建的动态的知识图谱中获取与目标水位站点直接连接的水位站点和\或降水站点；提取所述目标水位站点和与所述目标水位站点直接连接的水位站点和\或降水站点的水文特征，得到所述目标水位站点的水文特征集合；将所述水文特征集合输入预先训练的门控网络从混合专家网络模型中确定至少一个辅助预测模型，所述混合专家网络模型中包括基于不同水文训练特征预先训练的多个网络模型；将所述水文特征集合输入所述至少一个辅助预测模型和预先训练的目标神经网络模型获取融合的第一目标预测结果；所述多个网络模型包括PatchTST模型、FNN模型以及动态图卷积模型中的至少两个；其中，所述PatchTST模型是通过将多个水位特征序列作为训练数据输入待训练的PatchTST模型进行训练得到的，所述水位特征序列包括按照时间顺序排列的目标水位站点的多个水位特征；所述FNN模型是通过将所述目标水位站点的水文特征训练集合中水位特征、降水量特征以及土壤特征输入待训练的FNN模型进行训练得到的；所述动态图卷积模型是通过将所述目标水位站点的水文特征训练集合和对应的图结构数据输入待训练的动态图卷积模型进行训练得到的。

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