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龙图腾网获悉水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利平原水网地区径流模拟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：CN120105921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510579513.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权平原水网地区径流模拟方法是由戴江玉;吴修锋;程旭;徐准;许听雨;杨倩倩;罗洁;刘倩倩设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本平原水网地区径流模拟方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种平原水网地区径流模拟方法，包括：获取多源数据并预处理，得到时空一致性水文数据集；基于时空一致性水文数据集，采用增强型圩垸系统动态模型，获得圩区水位数据和交换流量数据；采用改进XAJ模型进行平原区产流计算；构建多尺度河网拓扑结构，执行深度时空融合的多向流态识别与预测；构建时变结构自适应BP神经网络模型，实现平原水网地区径流模拟。本发明可有效解决平原水网地区逆流现象识别、圩区水量交换阈值效应模拟、分流节点动态分配系数优化及临时性移动泵站影响校正等技术问题。

本发明授权平原水网地区径流模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种平原水网地区径流模拟方法，其特征在于，包括： 获取多源数据并预处理，得到时空一致性水文数据集； 基于时空一致性水文数据集，采用增强型圩垸系统动态模型，获得圩区水位数据和交换流量数据并基于其通过改进XAJ模型执行平原区产流计算，生成改进XAJ产流量数据； 基于时空一致性水文数据集，构建多尺度河网拓扑结构，得到河网拓扑骨架数据和河网连通性特征矩阵并据此执行深度时空融合的多向流态识别与预测； 获得流态预测结果和流态强度数据集并结合改进XAJ产流量数据，构建时变结构自适应BP神经网络模型，实现平原水网地区径流模拟； 实现平原水网地区径流模拟的过程，包括： 基于历史流量数据和气象数据，采用时间序列分解和变点检测算法，自动识别丰水期、平水期和枯水期，生成水文期分段标记数据； 将改进XAJ产流量数据、流态预测结果和流态强度数据集输入构建的多尺度时间特征提取网络，实现对平原水网地区径流过程的精确模拟； 多尺度时间特征提取网络包括： 基于长短期记忆网络的短期记忆单元，用于捕捉小时至日尺度的水文变化； 基于时间卷积网络的中期记忆单元，用于捕捉日至周尺度的水文变化； 基于注意力机制的长期记忆单元，用于捕捉周至月尺度的水文变化； 自适应网络结构，采用神经架构搜索算法，根据水文期分段标记数据自动调整网络结构参数； 基于多尺度时间特征提取网络，采用多目标优化训练策略，同时考虑NSE、RMSE和R指标，引入L1正则化减少过拟合风险，训练时变结构自适应BP神经网络模型。

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水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，其通讯地址为：210029 江苏省南京市鼓楼区广州路223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”。