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龙图腾网获悉河海大学;水利部海河水利委员会水文局申请的专利一种堰闸过流流量动态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：CN119578220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411616759.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种堰闸过流流量动态预测方法及系统是由陈钢;范辉;王船海;张治倩;陈旭;张天舒;杨珅;李宥霖设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种堰闸过流流量动态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种堰闸过流流量动态预测方法及系统，包括：获取各站点实时数据并处理；通过淹没出流系数预测模型预测未来的淹没出流系数，其中淹没出流系数预测模型的输入包括闸上水位、闸下水位和每一个时间步长下的各参数趋势变化，淹没出流系数预测模型的输出为未来某时刻的淹没出流系数；淹没出流系数预测模型采用机器学习模型；根据淹没出流系数预测模型输出的未来某时刻的淹没出流系数，采用堰流公式计算，得到预测堰闸过流流量并输出。本发明能够实现堰闸过流流量的动态预测，提高堰闸过流流量的预测精度。

本发明授权一种堰闸过流流量动态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种堰闸过流流量动态预测方法，其特征在于，包括：获取各站点实时数据并处理；根据处理后的实时数据，通过淹没出流系数预测模型预测未来的淹没出流系数，包括：将实时采集得到的闸上水位Zu、闸下水位Zd、闸上水位随时间的变化率、闸下水位随时间的变化率、闸上水位和闸下水位之差随时间的变化率、堰闸过流流量随时间的变化率，通过淹没出流系数预测模型，输出下一个时间步长的淹没出流系数，即预测淹没出流系数；淹没出流系数预测模型采用机器学习模型；根据淹没出流系数预测模型输出的未来某时刻的淹没出流系数，采用堰流公式计算，得到预测堰闸过流流量并输出； 所述淹没出流系数预测模型的训练方法包括以下步骤： 1获取各站点实时数据，包括闸上水位Zu，闸下水位Zd与堰闸过流流量Q的时间序列；根据各站点数据，通过堰流公式，计算得到淹没出流系数0的时间序列；根据各站点数据，计算出每一个时间步长下的各参数趋势变化，包括闸上水位随时间的变化率，闸下水位随时间的变化率，闸上水位和闸下水位之差随时间的变化率与堰闸过流流量随时间的变化率； 2将闸上水位Zu、闸下水位Zd、闸上水位随时间的变化率、闸下水位随时间的变化率、闸上水位和闸下水位之差随时间的变化率、堰闸过流流量随时间的变化率、对应的后续某时刻的淹没出流系数0打包为数据集，用于训练机器学习模型； 所述堰流公式为： ， 其中，Q为预测堰闸过流流量，为淹没出流系数，B为闸门开启总宽度，HS为闸下槛上水深，Zu为闸上水位，Zd为闸下水位，g为重力加速度。

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