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龙图腾网恭喜山东省水利科学研究院;山东省水文中心;淮河水利委员会水文局(信息中心)申请的专利一种基于深度学习的短临降雨及洪水的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：CN119620243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510162102.1，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于深度学习的短临降雨及洪水的预报方法及系统是由黎明扬;赵梦杰;郭成;黄继文;鲁志杰;田鑫丽;仕玉治;钟加星;赵晓涵;胡方旭设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的短临降雨及洪水的预报方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水文预报技术领域，具体涉及一种基于深度学习的短临降雨及洪水的预报方法及系统，包括以下步骤：构建基于深度学习的雷达回波外延预测模型和降雨及洪水预报模型，并分别采用第一数据集和第二数据集对构建好的两个模型进行训练和测试；将目标流域某一时段的降雨雷达回波数据输入至雷达回波外延预测模型，预报未来一段时间内降雨雷达回波的变化趋势；将未来一段时间内降雨雷达回波的变化趋势输入至降雨及洪水预报模型，预报目标流域在未来一段时间内的降雨量和径流量。本发明可对目标流域的降水量和径流量进行更准确地短时预报，有效提升区域水资源管理的预测能力和决策水平。

本发明授权一种基于深度学习的短临降雨及洪水的预报方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的短临降雨及洪水的预报方法，其特征在于，包括以下步骤：构建基于深度学习的雷达回波外延预测模型和降雨及洪水预报模型，并分别采用第一数据集和第二数据集对构建好的两个模型进行训练和测试；所述雷达回波外延预测模型采用的是CNN-LSTM模型；将目标流域某一时段的降雨雷达回波数据输入至所述雷达回波外延预测模型，预报未来一段时间内降雨雷达回波的变化趋势；将未来一段时间内降雨雷达回波的变化趋势输入至所述降雨及洪水预报模型，预报目标流域在未来一段时间内的降雨量和径流量；所述第一数据集的构建过程包括：获取历史降雨雷达回波数据，对其进行预处理后，作为所述第一数据集，对历史降雨雷达回波数据进行预处理的方式包括数据校准；所述数据校准包括：对于任一时刻，利用地面雨量计测量的实际降水量对降雨雷达回波数据进行对比，调整降雨雷达回波数据，以匹配地面雨量计的读数；其中，通过建立雷达反射率因子和地面雨量计数据之间的统计关系，对雷达回波数据进行校正；所述第二数据集的构建过程包括：将目标流域的经纬度坐标转换为与降雨雷达回波数据相同的坐标系；提取对应站点所在位置往期的降雨雷达回波数据和降雨量及径流量实测数据；将目标流域内各站点的降雨雷达回波数据、降雨量及径流量实测数据作为所述第二数据集，并拆分为训练集和测试集。

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山东省水利科学研究院;山东省水文中心;淮河水利委员会水文局(信息中心)，其通讯地址为：250013 山东省济南市历下区历山路125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”。