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龙图腾网获悉广东省水利水电科学研究院申请的专利洪涝高精度模拟方法、系统、装置及存储介质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：CN119670608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411677142.1，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权洪涝高精度模拟方法、系统、装置及存储介质是由董柏良;黄本胜;谭超;赵璧奎;黄锋华;高帅领;程涛设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本洪涝高精度模拟方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了洪涝高精度模拟方法、系统、装置及存储介质，包括：获取目标区域的实测降雨数据和高分辨率地形数据，并根据高分辨率地形数据确定目标区域的第一水动力参数；将实测降雨数据作为边界条件，使用水动力模型根据第一水动力参数对目标区域进行粗尺度网格洪涝模拟，得到目标区域的低分辨率洪涝模拟数据；将低分辨率洪涝模拟数据和高分辨率地形数据输入到预先训练好的超分辨率生成对抗网络，得到目标区域的高分辨率洪涝模拟数据。本发明在保证模拟精度的同时提高了洪涝模拟的效率，可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权洪涝高精度模拟方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种洪涝高精度模拟方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标区域的实测降雨数据和高分辨率地形数据，并根据所述高分辨率地形数据确定所述目标区域的第一水动力参数； 将所述实测降雨数据作为边界条件，使用水动力模型根据所述第一水动力参数对所述目标区域进行粗尺度网格洪涝模拟，得到所述目标区域的低分辨率洪涝模拟数据； 将所述低分辨率洪涝模拟数据和所述高分辨率地形数据输入到预先训练好的超分辨率生成对抗网络，得到所述目标区域的高分辨率洪涝模拟数据； 所述超分辨率生成对抗网络通过以下步骤训练得到： 获取多个测试区域的高分辨率地形样本，并根据所述高分辨率地形样本确定对应的所述测试区域的第二水动力参数； 随机生成样本降雨数据，将所述样本降雨数据作为边界条件，使用水动力模型根据所述第二水动力参数分别对所述测试区域进行粗尺度网格洪涝模拟和细尺度网格洪涝模拟，得到各所述测试区域的低分辨率洪涝模拟结果和高分辨率洪涝模拟结果； 根据所述低分辨率洪涝模拟结果、所述高分辨率地形样本以及所述高分辨率洪涝模拟结果训练预先构建的生成对抗网络，得到训练好的所述超分辨率生成对抗网络； 所述根据所述低分辨率洪涝模拟结果、所述高分辨率地形样本以及所述高分辨率洪涝模拟结果训练预先构建的生成对抗网络，其具体包括： 将所述低分辨率洪涝模拟结果和所述高分辨率地形样本输入到所述生成对抗网络的生成器，得到高分辨率洪涝预测结果； 将所述高分辨率洪涝预测结果和所述高分辨率洪涝模拟结果输入到所述生成对抗网络的鉴别器，得到判别结果； 根据所述判别结果确定所述生成器的第一损失值，并根据所述高分辨率洪涝预测结果和所述高分辨率洪涝模拟结果确定所述鉴别器的第二损失值； 根据所述第一损失值更新所述生成器的参数，并根据所述第二损失值更新所述鉴别器的参数； 其中，所述生成器包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块以及特征融合模块，所述浅层特征提取模块用于提取输入数据的浅层特征，所述深层特征提取模块用于根据浅层特征提取深层特征，所述特征融合模块用于对多个深层特征进行特征融合； 所述将所述低分辨率洪涝模拟结果和所述高分辨率地形样本输入到所述生成对抗网络的生成器，得到高分辨率洪涝预测结果，其具体包括： 对所述低分辨率洪涝模拟结果进行插值处理，得到与所述高分辨率地形样本具有相同分辨率的插值洪涝模拟结果； 通过所述浅层特征提取模块对所述插值洪涝模拟结果和所述高分辨率地形样本分别进行特征提取，得到洪涝模拟浅层特征和地形样本浅层特征； 通过所述深层特征提取模块对所述洪涝模拟浅层特征和所述地形样本浅层特征分别进行特征提取，得到洪涝模拟深层特征和地形样本深层特征； 通过所述特征融合模块对所述洪涝模拟深层特征和所述地形样本深层特征进行特征融合，得到空间细节残差数据； 将所述空间细节残差数据注入到所述插值洪涝模拟结果，得到所述高分辨率洪涝预测结果。

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广东省水利水电科学研究院，其通讯地址为：510635 广东省广州市天河区天寿路116广东水利大厦B座；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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