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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利一种生成式物理蒸馏神经网络的训练方法及洪水预测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：CN120180946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510660431.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种生成式物理蒸馏神经网络的训练方法及洪水预测方法是由曹小䶮;秦华鹏;姚瑶设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生成式物理蒸馏神经网络的训练方法及洪水预测方法在说明书摘要公布了：一种生成式物理蒸馏神经网络的训练方法及洪水预测方法，所述生成式物理蒸馏神经网络包括一个时空神经网络以及一个浅水方程求解器；首先将生成式物理蒸馏神经网络的训练集输入到时空神经网络中，得到每个时刻的全局预测结果；而后通过浅水方程求解器对每个时刻进行多路径的并行推理，得到对应的多个全局模拟结果，从而构建综合损失函数，得到训练完成的生成式物理蒸馏神经网络，并基于所得生成式物理蒸馏神经网络得到洪水预测结果。通过具有宏观时间步长的时空神经网络以及具有微观时间步长的物理求解器，结合多路径的并行推理，实现零样本下的实时、准确且物理一致的水深预测和流场重建，得到对洪水时空动态的实时、准确且符合物理规律的预测。

本发明授权一种生成式物理蒸馏神经网络的训练方法及洪水预测方法在权利要求书中公布了：1.一种生成式物理蒸馏神经网络的训练方法，所述生成式物理蒸馏神经网络包括一个时空神经网络以及一个浅水方程求解器，其特征在于，还包括： 获取用于训练所述生成式物理蒸馏神经网络的训练集，其中所述训练集涉及不同的洪水类型，包括不同的洪水类型对应的初始条件、边界条件以及在预设时间段内每个时刻对应的源项和或汇项条件；所述初始条件包括水位、流速、流量的初始值；所述边界条件包括建筑位置及其高度、河流位置及其初始水位或实时水位；所述源项和或汇项条件包括降雨、排水管网； 将所述训练集中的训练数据输入到所述生成式物理蒸馏神经网络中的时空神经网络中，得到每个时刻的全局预测结果，所述全局预测结果包括研究区域中每个位置上对应的水深预测值以及流速预测值； 对于任意一个时刻：将该时刻以及该时刻之前的预设个数的时刻所对应的全局预测结果输入到浅水方程求解器中进行多路径的并行推理，得到该时刻对应多个全局模拟结果，其中所述全局模拟结果的个数为所述预设个数； 根据所述预设时间段中，多个预设采样点在每个时刻对应的预测结果以及该时刻对应的多个模拟结果，得到综合损失函数； 根据所述综合损失函数对所述时空神经网络进行网络参数的优化，得到训练完成的生成式物理蒸馏神经网络。

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