西安理工大学杨程获国家专利权
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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于机器学习模型的径流预报方法及模型解释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：CN117556947B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311495296.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于机器学习模型的径流预报方法及模型解释方法是由杨程;方伟;黄强;刘登峰;明波;杨元园;尚嘉楠设计研发完成，并于2023-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习模型的径流预报方法及模型解释方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习模型的径流预报方法及模型解释方法，包括以下步骤：将径流变化期划分为融雪影响期和降水主导期，并分别确定融雪影响期的多个融雪径流预报因子和降水主导期的多个降水径流预报因子；获取融雪影响期数据集和降水主导期数据集，利用融雪影响期数据集和降水主导期数据集分别训练融雪影响期机器学习模型和降水主导期机器学习模型；将多个融雪径流预报因子和多个降水径流预报因子分别输入至融雪影响期机器学习模型和降水主导期机器学习模型，得到融雪影响期的径流预报结果和降水主导期的径流预报结果。本发明的径流预报方法通过建立不同水文变化时期的径流预报模型，提高了预报结果的精度。
本发明授权基于机器学习模型的径流预报方法及模型解释方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习模型的径流预报方法，其特征在于，包括以下步骤： 将径流变化期划分为融雪影响期和降水主导期，并利用点间互信息法分别确定融雪影响期的多个融雪径流预报因子和降水主导期的多个降水径流预报因子； 获取融雪影响期数据集和降水主导期数据集，利用所述融雪影响期数据集和所述降水主导期数据集分别训练融雪影响期机器学习模型和降水主导期机器学习模型； 将所述多个融雪径流预报因子和所述多个降水径流预报因子分别输入至融雪影响期机器学习模型和降水主导期机器学习模型，得到融雪影响期的径流预报结果和降水主导期的径流预报结果； 所述融雪影响期机器学习模型和所述降水主导期机器学习模型预报过程中均采用滚动预报方式。
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