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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种采用Transformer-ResUNet模型的溃坝流快速预测方法和系统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：CN120524818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510672648.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种采用Transformer-ResUNet模型的溃坝流快速预测方法和系统是由王顺;雷成铭;李典庆;高浩东;苏正洋设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采用Transformer-ResUNet模型的溃坝流快速预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种采用Transformer‑ResUNet模型的溃坝流快速预测方法和系统。包括：获取实际溃坝数据或通过数值模拟得到用于模型训练的数据集；构建融合Transformer与ResUNet的溃坝流时空耦合预测模型，所述溃坝流时空耦合预测模型为编码器‑解码器架构，编码器通过多个残差卷积层提取水流场的空间特征，随后，将特征图分块展平为时序特征，输入并行堆叠的Transformer模块进行时间动态建模；解码器通过跨层连接融合空间特征与Transformer增强的时序特征，通过逐级上采样和堆叠的瓶颈残差块重建未来时刻的预测水流场；对构建的溃坝流时空耦合预测模型进行训练，利用训练好的预测模型实现溃坝流的快速预测。本方法基于改进的ResUNet的编码器‑解码器结构，在流场预测中实现高保真度的流场细节重建。

本发明授权一种采用Transformer-ResUNet模型的溃坝流快速预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种采用Transformer-ResUNet模型的溃坝流快速预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，获取实际溃坝数据或通过数值模拟得到用于模型训练的数据集； 步骤2，构建融合Transformer与ResUNet的溃坝流时空耦合预测模型，所述溃坝流时空耦合预测模型为编码器-解码器架构，编码器通过多个残差卷积层提取水流场的空间特征，随后，将特征图分块展平为时序特征，输入并行堆叠的Transformer模块进行时间动态建模；解码器通过跨层连接融合空间特征与Transformer增强的时序特征，通过逐级上采样和堆叠的瓶颈残差块重建未来时刻的预测水流场； 残差卷积层包括1个特征降采样瓶颈残差块和2个标准瓶颈残差块，其中标准瓶颈残差块包括：由1×1卷积进行通道压缩、3×3深度可分离卷积提取空间特征、1×1卷积恢复通道维度组成，并使用同层次映射形成残差结构，通过批归一化BN与ReLU激活函数增强非线性表达能力； 特征降采样瓶颈残差块是在标准瓶颈残差块的基础上，采用2×2最大池化操作与标准瓶颈残差块的3×3深度可分离卷积结合将特征图尺寸缩减50%，同时通过跨步卷积增加感受野并修改跳跃连接信息尺寸，形成空间分辨率递减但语义信息强化的特征序列； 步骤3，对步骤2构建的溃坝流时空耦合预测模型进行训练，利用训练好的预测模型实现溃坝流的快速预测。

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