买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京津码智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的内涝点积水量预测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：CN117076859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202311048932.9，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于深度学习的内涝点积水量预测方法是由张欣;姚文才;马玮骏;李胜;陈志刚;柯愈晴;陈清;黄磊;王晓东设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的内涝点积水量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的内涝点积水量预测方法，利用内涝点的自动雨量观测数据或降雨预报数据，以及内涝点形成过程中的排水量数据和积水量数据，通过预先建立的神经网络模型预测内涝点未来时刻的积水量。本发明充分利用深度学习在数据挖掘方面的优势，分析历史数据，梳理已有城市道路积水与降水、排水等关系，结合降水预报信息或监测信息，弥补传统机理模型建模难、率定难、计算效率低的缺陷，能够快速给出城市道路积水概况预测，为水务防汛部门快速、及时的应对防汛任务提供技术支撑。

本发明授权一种基于深度学习的内涝点积水量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的内涝点积水量预测方法，其特征在于，包括：利用内涝点的自动雨量观测数据或降雨预报数据，以及所述内涝点形成过程中的排水量数据和积水量数据，通过预先建立的神经网络模型预测所述内涝点未来时刻的积水量； 所述神经网络模型的建立包括如下步骤： S1：获取所述内涝点的历史数据，包括所述内涝点历史形成过程中的自动雨量观测数据或降雨预报数据、排水量数据、积水量数据；其中，所述历史数据均为时序值； S2：对所述历史数据进行预处理，然后采用滑动时间窗口法分别选取所述神经网络模型的输入向量xt＝{xat,xbt,xct}和输出向量yt＝{{qhb+L},{qhb+L+1},…,{qt}}，并划分为训练集样本及测试集样本；其中，所述滑动时间窗口的宽度H＝ha+hb+hc，ha、hb、hc分别表示降雨量时间序列xat、积水量时间序列xbt、排水量时间序列xct的嵌入维数，{qt}表示积水量预测时间序列，L表示预测步长； S3：利用所述训练集样本对所述神经网络模型进行训练和测试； 所述S3中，所述神经网络模型练过程中，首先根据训练样本时间序列的嵌入维数设置神经网络模型的输入层和输出层的节点数、隐含层节点数以及神经网络训练参数，随后将所述训练集样本输入神经网络模型，并在训练过程中调节神经网络模型的隐含层节点数及训练参数，直至达到终止条件，得到输入向量和输出向量的函数映射关系； 根据所述输入向量和输出向量的函数映射关系，采用迭代预测法求得未来时刻的积水量预测值。

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南京津码智能科技有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市栖霞区马群街道石狮路10号410室；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。