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龙图腾网获悉安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院(安徽省水利工程质量检测中心站)申请的专利一种水库渗流压力数据智能分析预警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：CN120196983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510189663.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种水库渗流压力数据智能分析预警方法是由王铭铭;张皖博;刘怀利;王妍;朱小磊设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水库渗流压力数据智能分析预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水库渗流压力数据智能分析预警方法，从初筛数据库中提取每个水位值在各个时刻对应的渗压值；结合渗压测点管口和传感器安装高程数据初步判断并剔除逻辑错误数据；利用3Sigma原则剔除各水位下的异常渗压数据；采用特征工程以及Z‑score方法生成特征并对其归一化；通过支持向量回归拟合水库水位与测压管水位之间的映射关系，计算模型残差并生成预警范围；最后，通过将渗压数据与预警范围进行对比分析，根据差异结果启动相应的预警机制。基于水库大坝渗流压力监测数据的特性，整合机器学习技术和多种统计技术，显著提升了数据分析的精度和可靠性，特别适合于需要高精度的水库大坝渗压数据分析与预警领域。

本发明授权一种水库渗流压力数据智能分析预警方法在权利要求书中公布了：1.一种水库渗流压力数据智能分析预警方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：在水库长期连续的水位监测数据中，提取每个水位值在各个时刻对应的渗压值； 步骤S1具体为： S11、在水库长序列水位监测数据库中，执行数据筛选和清洗操作； S11中： 处理在同一时刻存在多个水库水位值的情况，以消除数据冗余并确保数据一致性，对于在同一时刻记录了多个水库水位值的情况，保留与测压管水位时间一致的水库水位值，如果不存在完全一致的时间记录，则保留与测压管水位时间最接近的水库水位值； S12、将经过筛选后的唯一水库水位值Hres与测压管水位值Hpie进行匹配，确保在每个时间点上有一个唯一的水库水位与对应的测压管水位值，为后续的数据分析和诊断提供一致且完整的输入数据； 步骤S2：利用传感器的校准数据信息对已提取渗压值进行初步评估，并排除存在逻辑错误的数据，对异常值应用3Sigma原则进行处理； 步骤S3：通过特征工程生成基础特征和衍生特征，并使用Z-score标准化方法对这些特征进行归一化处理； 步骤S4：基于交叉验证，选择在当前数据集上表现最好的SVR核函数和对应的超参数组合； 步骤S5：求解SVR模型的优化问题及其对偶问题，构建出用于预测的回归函数； 步骤S6：通过MSE及R2分数对模型性能进行评估； 步骤S7：通过计算SVR模型的残差并结合残差的标准差来生成预警范围； 步骤S7具体为： S71、计算每个数据点的残差，即实际测压管水位值与对应预测值之间的差异，具体计算公式如下所示： 其中是第i个测压管水位的实际值，yi是第i个测压管水位预测值； S72、计算残差的标准差，用于估计模型预测误差的分布，具体计算公式如下所示： 其中σres是标准差，代表实际测压管水位值与对应预测值之间的差异，是残差的平均值，n是数据点的数量； S73、计算预警范围，通过分析历史异常数据，并综合考虑风险控制与实际需求，选取97％的置信水平，以提高对异常水位的识别准确性；紧接着根据置信水平计算预警范围的上下限；预警范围的计算公式如下所示： 其中是预警范围的下限，即水位超出会启动相应的预警，对于97％的置信水平，临界值z≈2.17； 步骤S8：通过将实际渗压数据与预警范围进行对比分析，并根据差异结果启动预警机制。

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安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院(安徽省水利工程质量检测中心站)，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市高新区红枫路55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”。

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