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龙图腾网恭喜中国农业大学申请的专利一种基于动态变分模态分解的多变量多步径流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：CN119476653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510054887.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于动态变分模态分解的多变量多步径流预测方法是由刘浏;程泳铭;马睿佳;安强设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态变分模态分解的多变量多步径流预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于动态变分模态分解的多变量多步径流预测方法，属于流域径流预测技术领域，该方法包括收集研究流域的多种水文气象数据；采用动态变分模态分解策略VMD对原始径流序列进行分解，对流域下垫面和气象数据及上游水文站点径流数据进行滑动窗口切片处理，结合分解得到的目标水文站径流数据子序列组合为第一特征变量；对气象站数据进行气象因子筛选并将筛选结果作为第二特征变量，结合第一特征变量和第二特征变量共同组合为输入特征变量；通过采用麻雀搜索算法SSA对长短期记忆网络LSTM参数进行寻优构建长短期记忆网络LSTM，并对未来径流进行预测。本发明有效克服捆绑分解引入未来预报信息的不足，进而增强了分解‑集成预报模型在实际工程中的适用性。

本发明授权一种基于动态变分模态分解的多变量多步径流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态变分模态分解的多变量多步径流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集研究流域的多种水文气象数据；S2、采用动态变分模态分解策略VMD对目标水文站点原始径流序列进行分解，并确定动态变分模态分解策略VMD的参数；S3、基于水文气象数据，对流域下垫面和气象数据以及目标水文站点上游水文站径流数据进行滑动窗口切片处理，结合动态变分模态分解策略VMD分解得到的目标水文站径流数据子序列，共同组合为第一特征变量；S4、对气象站数据进行气象因子筛选，选择累计贡献大于预设阈值的气象因子作为第二特征变量，将第一特征变量与第二特征变量组合并划分为训练集、测试集以及验证集；S5、通过采用麻雀搜索算法SSA对长短期记忆网络LSTM参数进行寻优构建长短期记忆网络LSTM；S6、利用训练集对长短期记忆网络LSTM进行训练，以及分别利用测试验证和验证集进行测试和验证；S7、利用测试和验证后的长短期记忆网络LSTM对未来径流进行预测；所述S2具体为：定义模态分解目标：将目标水文站点原始径流序列的信号表示为若干本征模态函数的叠加；构造变分问题：通过平方正则化与高斯平滑预估各子信号的带宽，并约束各子信号带宽之和最小，得到各子信号带宽的变分模型；引入拉格朗日乘子与优化约束：基于变分模型，将模态的带宽和中心频率作为约束条件，引入二次惩罚因子和拉格朗日算子，使构造的约束变分问题变为非约束变分问题；迭代优化过程：通过交替方向乘子法对拉格朗日函数进行迭代优化，交替更新本征模态函数、中心频率和拉格日算子，直至满足预设的收敛条件；提取本征模态函数：迭代优化过程完成后，得到各个本征模态函数，完成对目标水文站点原始径流序列的分解；确定参数：采用贝叶斯优化算法确定动态变分模态分解策略VMD中参数。

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