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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种径流预测方法、装置及存储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：CN120197783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510677666.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种径流预测方法、装置及存储介质是由罗煜宁;张珂;张兆安;刘杰;王宇昊设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种径流预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种径流预测方法、装置及存储介质，径流预测方法包括：利用气象输入推算每个时刻、每个网格单元的动态响应特征；提取静态属性对径流误差的静态影响特征；提取同时反映时间与空间影响的特征，得到基于气象输入与下垫面信息所产生的误差校正量；构建水库调度替代网络，输出水库调度对径流的修正分量；构建损失函数，将上述修正分量与初步水文模型的输出叠加，通过端到端反向传播同时更新各模块参数，得到径流预测量。本发明径流预测方法，充分捕捉降水、气温等动态变化、下垫面分布以及水库调度对流域径流的影响，显著提升了径流模拟的精度与稳定性。

本发明授权一种径流预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种径流预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，利用气象输入构建动态系统响应曲线，推算每个时刻、每个网格单元的动态响应特征，其中气象输入包括降水和气温； 步骤S2，通过卷积及非线性变换对流域下垫面数据提取静态属性对径流误差的静态影响特征； 步骤S3，利用神经网络对动态响应特征、静态影响特征输入进行数据对齐，提取同时反映时间与空间影响的特征，得到基于气象输入与下垫面信息所产生的误差校正量； 步骤S4，结合水库运行状态及调度需求，构建水库调度替代网络，输出水库调度对径流的修正分量； 步骤S5，采集径流预报与实测数据构建损失函数，将上述修正分量与初步水文模型的输出叠加，通过端到端反向传播同时更新神经网络模型参数，得到经误差校正后的径流预测量； 步骤S3包括： 步骤S301，利用神经网络对动态特征、静态特征输入进行数据对齐：式中，是经对齐和拼接后的拼接特征向量，，表示拼接后的特征图是一个空间大小为，通道数为的三维张量；为输入通道索引，即动态与静态特征输入拼接后总数；表示在通道维度对特征数据进行拼接；与分别为动态特征输入数据和静态特征输入数据的通道数；为网格的纵向数量，为网格的横向数量；为网格在时段的动态响应特征；为网格的流域静态特征； 步骤S302，运用卷积融合动静态特征，得到能同时反映时间与空间影响的特征：式中，为输出特征图；为输出通道的索引；为激活函数；为1×1卷积核在通道维度上的可学习权重；为卷积核的偏置； 步骤S303，定义时空修正权重，计算基于气象输入与下垫面信息所产生的误差校正量； 其中，定义时空修正权重为：式中，是时空修正权重，通过每个网格单元汇水面积反映流域内的水文过程涉及到的空间异质性和汇流过程对误差的传播与贡献；是该网格点对应的汇水面积； 基于定义的时空修正权重，推算由气象输入与下垫面信息所产生误差校正分量：式中，为气象输入与下垫面信息所产生的误差校正分量。

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