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龙图腾网恭喜长江水利委员会水文局长江中游水文水资源勘测局(长江水利委员会水文局长江中游水环境监测中心);深圳市深圳河湾流域管理中心;湖北长江中星科技有限公司申请的专利有监督的时序水位数据生成方法、系统及储存介质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：CN119623531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510167665.X，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权有监督的时序水位数据生成方法、系统及储存介质是由汪振松;王政君;姬晶;周慧;邓梦悠;武君益;张木水;赖骏钦;王琨淇;汪卫东;胡泽文;汪朝阳;瞿兰兰设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本有监督的时序水位数据生成方法、系统及储存介质在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种有监督的时序水位数据生成方法、系统及储存介质。该方法包括以下步骤：获取多源水文监测数据；根据水文监测数据进行异常值识别与数据预处理，生成标准化水文基础数据；基于标准化水文基础数据构建条件生成对抗网络的数据生成模型；对数据生成模型进行水文变量驱动的条件特征调控，进行生成网络的参数优化，生成水文适配性增强的条件输入特征数据；将条件输入特征数据注入数据生成模型，从而生成初步水位时序数据。本发明利用分层重要性抽样和自助法（Bootstrap）对稀有极端水文事件进行过采样，显著增强了生成模型在稀有事件预测中的表现。

本发明授权有监督的时序水位数据生成方法、系统及储存介质在权利要求书中公布了：1.一种有监督的时序水位数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取多源水文监测数据；根据水文监测数据进行异常值识别与数据预处理，生成标准化水文基础数据；基于标准化水文基础数据构建条件生成对抗网络的数据生成模型； 步骤S2：对数据生成模型进行水文变量驱动的条件特征调控，进行生成网络的参数优化，生成水文适配性增强的条件输入特征数据；将条件输入特征数据注入数据生成模型，从而生成初步水位时序数据，步骤S2具体为： 步骤S21：获取历史水文变量数据，其中包括温度、湿度、降水量以及大气压力信息；对历史水文变量数据进行特征降维处理，并进行关键水文特征提取，从而得到关键水文特征数据； 步骤S22：基于关键水文特征数据进行基于注意力机制的水文变量编码网络设计，并利用水文变量编码网络对关键水文特征数据进行非线性转换，从而得到条件输入特征数据； 步骤S23：根据条件输入特征数据对数据生成模型的生成器网络进行水文适配性参数调优处理，从而得到水文适配性优化模型参数，其中水文适配性参数调优具体为设计基于变分推断的生成网络参数自适应优化策略； 步骤S24：根据水文适配性优化模型参数对数据生成模型的生成器网络进行模型优化，从而得到数据生成优化模型； 步骤S25：将条件输入特征数据注入数据生成优化模型的生成器网络，通过生成对抗网络的生成器和判别器的对抗训练，从而生成初步水位时序数据； 步骤S3：基于初步水位时序数据进行分层重要性抽样处理，并根据预设的稀有极端水文事件数据进行差异化生成权重设置，得到水文事件优化采样数据；通过自助法对稀有极端水文事件数据进行过采样，得到高质量的极端事件数据；根据极端事件数据以及水文事件优化采样数据进行基于统计学特征的分布一致性评估，得到水位时序数据； 步骤S4：对水位时序数据进行多尺度验证，得到水位时序验证数据，其中多尺度验证包括频谱特性检验以及互信息度量；对水位时序验证数据进行数据中的伪影消除，进行基于物理约束的极值异常点修正处理，从而得到监督时序水位数据。

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长江水利委员会水文局长江中游水文水资源勘测局(长江水利委员会水文局长江中游水环境监测中心);深圳市深圳河湾流域管理中心;湖北长江中星科技有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市江岸区胜利街316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”。