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龙图腾网恭喜江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)申请的专利一种水位预测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：CN119962767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510444418.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种水位预测方法及系统是由杨小帆;刘鑫;郑勇;邓坤;梁秀;潘雪梅设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水位预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种水位预测方法及系统，涉及水位预测技术领域。方法包括：采集目标流域的历史气象记录数据和历史水位记录数据，对历史水位记录数据和历史气象记录数据中的多项气象变量进行离散化处理，提取得到每项气象变量与水位之间的全局滞后数据；对历史水位记录数据进行水位临界分析，构建得到临界特征序列；基于历史气象记录数据、历史水位记录数据和多组全局滞后数据构建得到用于对水位预测模型进行训练的样本数据集，通过训练好的水位预测模型实现对目标流域的水位预测。本发明实现了提高水位预测的精度。

本发明授权一种水位预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水位预测方法，其特征在于，包括：采集目标流域的历史气象记录数据和历史水位记录数据，对历史水位记录数据和历史气象记录数据中的多项气象变量进行离散化处理，得到历史水位离散特征数据和历史气象离散特征数据；对历史水位离散特征数据和历史气象离散特征数据进行滑窗处理，计算每个预设滑窗下每项气象变量与水位之间的多个互信息，确定每项气象变量在预设滑窗内的局部滞后特征，包括不同预设滞后期下的局部滞后权重，遍历历史水位离散特征数据和历史气象离散特征数据，提取得到每项气象变量与水位之间的全局滞后数据；对历史水位记录数据进行水位临界分析，包括确定历史水位记录数据中的多个水位临界事件，提取出每个水位临界事件的临界特征参数并构建得到临界特征序列；基于历史气象记录数据、历史水位记录数据和多组全局滞后数据构建得到用于对水位预测模型进行训练的样本数据集，样本数据集中包含多组训练样本数据，通过训练好的水位预测模型实现对目标流域的水位预测；其中，水位预测模型为改进后的长短期记忆网络模型，包括在长短期记忆网络模型中添加特征重构单元和滞后感知单元以及引入水位临界约束，用于捕捉输入数据中的气象变量滞后特征和水位临界状态特征。

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江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区北京东路1038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”。