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龙图腾网获悉内蒙古自治区水利科学研究院申请的专利基于深度学习的洪水场次划分方法及装置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：CN120372216B 。

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：202510499902.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于深度学习的洪水场次划分方法及装置是由崔德新;李玮;张俊怡;张文丽;刘文婷;杨柳悦;王宇祥;王孝贤;胡宏泽设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的洪水场次划分方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了基于深度学习的洪水场次划分方法及装置，属于洪水数据分析技术领域，该方法包括：将历史洪水数据划分为洪水序列数据和非洪水序列数据。对洪水序列数据进行数据扩充，得到目标洪水序列数据。将目标洪水序列数据和非洪水序列数据按照时间序列进行数据拼接，得到流量‑降雨时间序列样本。基于流量‑降雨时间序列样本，利用目标损失函数对多层长短期记忆网络进行训练，得到洪水预测模型。利用洪水预测模型对待划分的流量‑降雨时间序列数据进行洪水场次划分，得到洪水场次划分结果。本公开提供的基于深度学习的洪水场次划分方法及装置能够提高在复杂洪水场景下对于洪水场次识别和划分的准确性。

本发明授权基于深度学习的洪水场次划分方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的洪水场次划分方法，其特征在于，包括： 将历史洪水数据划分为洪水序列数据和非洪水序列数据；对所述洪水序列数据进行数据扩充，得到目标洪水序列数据；将所述目标洪水序列数据和所述非洪水序列数据按照时间序列进行数据拼接，得到流量‑降雨时间序列样本； 基于所述流量‑降雨时间序列样本，利用目标损失函数对多层长短期记忆网络进行训练，得到洪水预测模型；所述多层长短期记忆网络包括：第一层LSTM、第一层Dropout、第二层LSTM、第二层Dropout、第三层LSTM、第三层Dropout和全连接层； 利用所述洪水预测模型对待划分的流量‑降雨时间序列数据进行洪水场次划分，得到洪水场次划分结果； 所述对所述洪水序列数据进行数据扩充，得到目标洪水序列数据，包括： 基于所述洪水序列数据的所有洪水峰值数据确定第一洪水峰值和第二洪水峰值； 基于所述洪水序列数据得到单峰洪水序列数据； 基于所述单峰洪水序列数据的峰值和所述第一洪水峰值、所述第二洪水峰值的大小关系确定单峰调整约束； 基于所述单峰调整约束生成第一幅度缩放因子； 基于第一时间缩放因子和所述第一幅度缩放因子对所述单峰洪水序列数据进行调整，将调整后的单峰洪水序列数据添加到目标洪水序列数据中；所述第一时间缩放因子为预设的时间调整参数； 基于所述洪水序列数据得到多峰洪水序列数据； 提取所述多峰洪水序列数据中的谷值点，基于所述谷值点和基流阈值确定多峰第一调整约束； 基于所述多峰洪水序列数据的最大峰值和所述第一洪水峰值、所述第二洪水峰值的大小关系确定多峰第二调整约束； 基于所述多峰第一调整约束和所述多峰第二调整约束生成第二幅度缩放因子； 基于第二时间缩放因子和所述第二幅度缩放因子对所述多峰洪水序列数据进行调整，将调整后的多峰洪水序列数据添加到目标洪水序列数据中；所述第二时间缩放因子为预设的时间调整参数。

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内蒙古自治区水利科学研究院，其通讯地址为：010000 内蒙古自治区呼和浩特市呼伦南路7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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