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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于多源数据融合的河道崩岸预警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：CN115293241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210810907.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于多源数据融合的河道崩岸预警方法及装置是由夏军强;邓珊珊;周悦瑶;周美蓉;李志威;李诺设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的河道崩岸预警方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供基于多源数据融合的河道崩岸预警方法及装置，综合考虑了水沙条件及河岸边界条件的多种影响因子，能较为全面地辨识崩岸易发区的崩岸强度，具备较高的客观性和可靠性。方法包括：步骤1：确定崩岸易发区；步骤2：计算崩岸概率；步骤3：计算崩岸宽度；步骤4：计算堤外滩地宽度；步骤5：计算研究区域内的临江居民住房面积；步骤6：以崩岸概率、崩岸宽度、堤外滩地宽度和临江居民住房面积预警指标，划分各指标的预警警限；步骤7：融合指标计算结果；步骤8：指标赋权重；步骤9：确定崩岸预警综合等级；步骤10：给出研究河段主要崩岸易发区的崩岸预警等级划分结果，根据此在河势图上绘制预警信息，得到河道崩岸预警信息图。

本发明授权基于多源数据融合的河道崩岸预警方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合的河道崩岸预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：确定崩岸易发区； 获取研究河段的监测资料，根据深泓走向及历史崩岸情况，初步选取崩岸易发区； 步骤2：计算崩岸概率P，包括如下子步骤： 步骤2-1：依据实测断面地形，标记特定年份内特定断面是否发生崩岸，将发生崩岸的河岸标记为1，反之标记为0； 步骤2-2：选取水沙因子及河道边界条件因子，主要包括以下13个因子：年均流量Q与输沙率Qs、最大日均流量Qmax与最大日均输沙率Qs,max、漫滩历时Tf、河道退水速率Rd、水上与水下坡比Su和Sl、深泓相对位置Lt、护岸与否P、土体分层层数N、滩槽高差H及粘性土层厚度Hc；这13个因子的数据可构成特定断面CS在特定年份year下的一个数据组，记作Scs-year，数据组Scs-year包括的数据有： Scs-year＝{Q，Qs，Qmax，Qs,max，Tf，Rd，Su，Sl，Lt，P，N，H，Hc}； 步骤2-3：构造随机森林模型，计算特定水沙条件下的崩岸概率P，其步骤如下： 1抽样：整合不同断面不同年份的实测水沙及河道边界条件数据，形成总样本集，共n个Scs-year数据组；基于Bootstrap抽样方法，每次随机选取其中m个Scs-year数据组构成子训练样本集Di，每个子训练样本集Di中含有m*13个数据； 2逐因子计算基尼不纯度：每个子训练样本集Di均可构造出一颗决策树，在决策树的每个节点上随机地从M个崩岸影响因子中选取M'个，分别计算M'个影响因子在该节点的基尼不纯度GiniD； 3确定节点分割因子，构造决策树：选取最小基尼不纯度对应的影响因子为该节点的分割因子，直至决策树分裂深度达到预设深度，决策树构造完成； 4计算崩岸概率：将验证集Ti数据放入构建的决策树中，逐节点分割得到得到崩岸和不崩岸的分类结果，其中判断为崩岸的节点数占总深度的比例即为子训练样本集Di计算的某断面CS在某年份year下的崩岸概率 5重复随机抽样r次，形成r个子训练样本集D1、D2、D3……Dr，建立起r棵决策树，并用验证集Ti计算相应的崩岸概率ptcvt＝T1，T2……Tr，将它们取平均值得最终的崩岸概率P： 式中，c表示预测为崩，v为总样本值，pcv表示特定水沙条件下崩岸发生的概率； 步骤3：模拟崩岸过程，计算崩岸宽度B； 步骤4：根据水体指数计算堤外滩地宽度W； 步骤5：计算研究区域内的临江居民住房面积Ar； 步骤6：以崩岸概率P、崩岸宽度Bd、堤外滩地宽度W和临江居民住房面积Ar为预警指标，划分各指标的预警警限； 步骤7：基于Dempster-Shafer证据理论，融合指标计算结果； 步骤8：分别给崩岸概率、崩岸宽度、堤外滩地宽度及临江住房面积四个指标赋权重wi，i＝1,2,3,4； 步骤9：确定崩岸预警综合等级； 步骤10：给出研究河段主要崩岸易发区的崩岸预警等级划分结果，并根据此在河势图上绘制预警信息，得到河道崩岸预警信息图。

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