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龙图腾网获悉浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院)申请的专利基于多响应变量关联预测的径流模型参数反演方法及装置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：CN120196878B 。

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：202510668695.9，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权基于多响应变量关联预测的径流模型参数反演方法及装置是由李倩;王火良;于泽森;唐远彬;吴修广;胡琳琳;李翰泽;范亚洲设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多响应变量关联预测的径流模型参数反演方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多响应变量关联预测的径流模型参数反演方法及装置，包括：获取用于参数反演的水文观测数据；对所述水文观测数据进行预处理；将预处理后的水文观测数据、外部环境数据以及模型参数的初始值输入径流模型，生成水文模拟数据；分别计算所述水文观测数据的观测关联矩阵和模拟数据的模拟关联矩阵；分别计算个体拟合误差和关联结构误差；利用所述个体拟合误差和关联结构误差，构建复合目标函数；以所述复合目标函数最小化为目标进行模型参数的迭代优化调整，最终得到最优的模型参数。提升估计的准确性和鲁棒性。适用于山洪预测等数据有限或复杂的场景，能够有效提高模型预测精度和可靠性。

本发明授权基于多响应变量关联预测的径流模型参数反演方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多响应变量关联预测的径流模型参数反演方法，其特征在于，包括： S1：获取用于参数反演的水文观测数据，所述水文观测数据由若干水文变量构成，每个水文变量内具有水文数据； S2：对所述水文观测数据进行预处理； S3：将预处理后的水文观测数据、外部环境数据以及模型参数的初始值输入径流模型，生成水文模拟数据，所述模型参数包括土壤渗透率和表面粗糙系数； S4：分别计算所述水文观测数据的观测关联矩阵和模拟数据的模拟关联矩阵； S5：对每个水文变量，分别计算其水文观测数据与水文模拟数据的平方误差和，再将所有水文变量的平方误差和进行求和，得到个体拟合误差；使用Frobenius范数衡量观测关联矩阵和模拟关联矩阵的差异，将Frobenius范数乘以权重因子，得到关联结构误差；利用所述个体拟合误差和关联结构误差，构建复合目标函数； S6：以所述复合目标函数最小化为目标进行模型参数的迭代优化调整，最终得到最优的模型参数； 其中，分别计算所述水文观测数据的观测关联矩阵和模拟数据的模拟关联矩阵，包括： S41：对所述水文观测数据中的每两个水文变量，计算两者之间的Pearson相关系数，以此构建n×n的观测关联矩阵，其中n是水文变量总数； S42：对所述水文模拟数据中的每两个水文变量，计算两者之间的Pearson相关系数，以此构建n×n的模拟关联矩阵。

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浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院)，其通讯地址为：310020 浙江省杭州市上城区凤起东路50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”。