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龙图腾网获悉武汉大学;中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利基于机器学习的河湖复合系统水动力建模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：CN115293037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210926817.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的河湖复合系统水动力建模方法是由黄绳;夏军;王月玲;佘敦先;王纲胜设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的河湖复合系统水动力建模方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于机器学习的河湖复合系统水动力建模方法，一维水动力模型的边界条件为机器学习提供输入；机器学习的输出为一维水动力模型提供河湖交汇处的复杂边界条件和下游边界条件。该方法提高了河湖复合系统水动力模拟的运行效率，能够快速计算河湖复合系统重要断面位置的水位和流量，同时降低了对地形资料的要求，不需要输入复杂的湖泊地形高程勘测数据，而且能够有效提高下游边界附近断面的水位模拟精度。

本发明授权基于机器学习的河湖复合系统水动力建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的河湖复合系统水动力建模方法，其特征在于，所述方法包括： 收集研究区域上游边界、侧向边界和河湖交汇位置站点的流量资料，以及下游边界站点的水位资料； 根据上游边界站点的流量和可能影响河湖之间水量交换的侧向支流站点流量，采用机器学习方法训练和预测河湖交汇位置的流量，包括： 采用的具体计算范式为： 其中，是第j个湖泊与河流交换的水量；是上游来水量；是河流旁侧支流流量，且第j个湖泊与河流交换的水量一共受到i条河流支流的影响；是第j个湖泊自身承接的支流流量，且一共有k条湖泊支流；f代表预设机器学习方法； 根据上游和侧向边界站点的流量，以及河湖之间交换的流量，采用机器学习方法训练和预测下游边界的水位，包括： 采用的下游边界水位具体计算范式如下： 其中，Z是下游边界水位；是上游来水量；是河流旁侧支流流量；是湖泊与河流交换的水量；m和n分别是与河流相连的支流和通江湖泊个数；f代表预设机器学习方法； 根据河道地形资料对研究河段进行离散化，在河道上每隔一段距离划分一个断面，整理断面上的岸边起点距和高程数据； 将各断面的初始流量赋值为上游边界第一天的流量，初始水位根据下游边界第一天的水位和河道坡降进行线性插值计算； 离散圣维南方程组，并输入各河道断面初始和边界条件进行河道一维水动力计算。

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武汉大学;中国科学院地理科学与资源研究所，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区武汉大学水利水电学院8225；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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