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龙图腾网获悉中国水利水电科学研究院;应急管理部国家自然灾害防治研究院申请的专利一种水库实时水位监测异常变动智能化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：CN120763806B 。

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：202510903360.0，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种水库实时水位监测异常变动智能化预警方法是由谢敏;祁书文;冯夏婷;窦延虹;刘玥晓;刘荣华设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水库实时水位监测异常变动智能化预警方法在说明书摘要公布了：本发明属于水利数据智能分析与处理技术领域，针对目前水库水位监测预警技术中未能充分解决水位监测变动异常情况的问题，提供了一种水库实时水位监测异常变动智能化预警方法，基于箱型图‑孤立森林无监督聚类模型，所述方法包括：历史数据的筛选和预处理，箱型图‑孤立森林模型的构建，异常数据检测以及异常预警判断。本发明所述方法可智能化识别水库水位监测异常原因，解决由于监测仪器故障而导致的数据异常原因，并省去人工寻找问题并排查的时间。若出现水库上下游堵塞或坝体损坏等问题，能及时做出预警和响应。

本发明授权一种水库实时水位监测异常变动智能化预警方法在权利要求书中公布了：1.一种水库实时水位监测异常变动智能化预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，历史数据的筛选和预处理首先，收集影响水库水位变化的水文、气象站点观测数据，以及历史水位观测数据，并采用Z‑score归一化方法将所有的数据整理为同一时间分辨率； Z‑score归一化方法的转化公式为： ; 式中，为归一化后模型的输入值；为初始水库各类样本数据；为所有样本数据的均值；为所有样本数据的标准差； 随后，进行异常值筛选剔除：从各水位监测点的历史水位观测中排除由仪器故障引起的水位涨幅异常，并划分训练集和测试集； 步骤2，箱型图‑孤立森林模型的构建对库区各监测点构建箱型图‑孤立森林模型，所述模型整体结构分为四个模块：输入层、箱型图采样层、基分类器组合层与检测层，各模块依次实现数据采样、孤立树训练、分类器筛选与最终分类判别的功能； 基于箱型图对库区监测点水位数据的训练期样本进行随机抽取生成子样本集，根据子样本集绘制箱型图，看是否存在上限与下限之外的数据，否则若没达到最大采样次数，则重新取样，将存在异常值概率更大的集合用于训练孤立森林模型，基于分类器对模型进行优化，利用训练得到的孤立森林对输入的测试数据集进行异常检测，输出最终分类结果； 步骤3，异常数据检测利用步骤2训练得到的孤立森林模型对实际监测点水位数据进行异常检测，计算每个样本孤立树的路径长度和异常分数，基于模型分类器判断监测水位数据是否属于异常点，若异常则进行标记； 步骤4，异常预警判断若仅有少数监测点出现异常预警，判断为检测仪器出现问题，定位并进行排查；若所有监测点均显示预警，则判断出现水库上下游堵塞或损坏问题。

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中国水利水电科学研究院;应急管理部国家自然灾害防治研究院，其通讯地址为：100048 北京市海淀区车公庄西路20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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