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！

龙图腾网恭喜北京市水科学技术研究院申请的专利一种耦合机理模型和深度学习的洪水预报模型和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：CN118395868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202410596226.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种耦合机理模型和深度学习的洪水预报模型和方法是由沈建明;杨默远;张娟;李丽琴;李晓琳;陈楠设计研发完成，并于2024-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种耦合机理模型和深度学习的洪水预报模型和方法在说明书摘要公布了：本发明涉及洪水预报技术领域，公开了一种耦合机理模型和深度学习的洪水预报模型和方法，该洪水预报模型包括：普通神经网络层以流域特征数据作为输入数据，输出第一数据；P‑RNN层以气象驱动因子时间序列数据作为输入数据，集合第一数据，输出当前径流特征数据，P‑RNN层包括预设循环神经元，预设循环神经元是基于水文机理模型编码得到的；第一循环神经网络层以前期洪水流量数据作为输入数据，输出前期洪水特征数据；第二循环神经网络层以前期洪水特征数据、当前径流特征数据和气象驱动因子数据作为输入数据，输出洪水特征数据；输出层以洪水特征数据作为输入数据，输出洪水流量数据。本发明实现深度学习主导的水文模型与物理一致性，提升洪水预报精度。

本发明授权一种耦合机理模型和深度学习的洪水预报模型和方法在权利要求书中公布了：1.一种耦合机理模型和深度学习的洪水预报模型，其特征在于，所述洪水预报模型包括：普通神经网络层、P-RNN层、第一循环神经网络层、第二循环神经网络层和输出层，所述P-RNN层包括预设循环神经元，所述预设循环神经元是基于新安江模型编码得到的，所述P-RNN层的预设循环神经元的状态变量包括上层张力水蓄量、下层张力水蓄量、深层张力水蓄量、自由水蓄量和产流面积；所述普通神经网络层以流域特征数据作为输入数据，输出第一数据，所述第一数据包括平均张力蓄水容量、流域张力蓄水容量曲线分布指数，平均自由水容量和流域自由水容量分布曲线指数；所述P-RNN层以气象驱动因子时间序列数据作为输入数据，集合所述第一数据，输出当前径流特征数据；所述第一循环神经网络层以前期洪水流量数据作为输入数据，输出前期洪水特征数据；所述第二循环神经网络层以所述前期洪水特征数据、所述当前径流特征数据和所述气象驱动因子数据作为输入数据，输出洪水特征数据；所述输出层以所述洪水特征数据作为输入数据，输出洪水流量数据。

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北京市水科学技术研究院，其通讯地址为：100048 北京市海淀区车公庄西路21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”。