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龙图腾网获悉上海勘测设计研究院有限公司申请的专利基于SOM和K-means两阶聚类的多LID情景径流调控效果识别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：CN116881756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310846462.4，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于SOM和K-means两阶聚类的多LID情景径流调控效果识别方法是由汪昱昆;汪冬冬;朱少波;张鑫;徐磊;张岩;胡海畅;张广庆;张译匀设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SOM和K-means两阶聚类的多LID情景径流调控效果识别方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于SOM和K‑means两阶聚类的多LID情景径流调控效果识别方法，包括：获取目标区域的基础数据；基于基础数据计算出目标区域的各子汇水区的径流调控数据；将径流调控数据输入SOM神经网络，得到聚类数的合理区间值和各类最终的聚类中心，再把SOM聚类产生的结果作为K‑means聚类的聚类数和初始聚类中心，得到优化的聚类数，从而对不同LID调控情景的径流控制指标削减率从空间聚类角度分析，并将结果可视化，以实现对不同控制目标的设计方案的效果的对比。本申请能在多个子汇水区、多个水文控制目标指标多套改造情景设计方案和多个降雨情景的情况下，降维并用空间显示，对针对不同控制目标的设计方案进行效果比选，为适应不同建设要求的方案选择提供参考。

本发明授权基于SOM和K-means两阶聚类的多LID情景径流调控效果识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SOM和K‑means两阶聚类的多LID情景径流调控效果识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标区域的基础数据； 基于所述基础数据计算出所述目标区域的各子汇水区的径流调控数据；包括：对所述基础数据进行归一化处理，得到暴雨径流管理数据；将所述暴雨径流管理数据输入至暴雨洪水管理模型计算目标区域的不透水面率，并将目标区域划分成若干子汇水区和所述子汇水区的不透水面率；基于所述子汇水区和所述子汇水区的不透水面率计算出各所述子汇水区的径流调控数据；其中，所述径流调控数据包括：总出流径流量、峰值流速削减率、径流系数削减率、出流洪峰流速削减率、出流总径流量削减率； 将所述径流调控数据进行两阶聚类，获取不同位面不同变量之间的相关性，以实现对不同控制目标的设计方案的效果的对比；即： 将所述径流调控数据进行聚类，以获取初始聚类中心和初始K值；包括：将所述径流调控数据输入至自组织映射神经网络模型中进行聚类，得到自组织映射神经网络拓扑图；基于所述自组织映射神经网络拓扑图得到各子汇水区的不同LID情景的径流调控自组织映射结果；基于所述径流调控自组织映射结果计算出自组织映射神经网络的簇中心和初始K值； 基于所述初始聚类中心和初始K值进行K‑means聚类，获取不同位面不同变量之间的相关性，以实现对不同控制目标的设计方案的效果的对比；包括：将所述初始聚类中心和初始K值作为初始数值进行K‑means聚类，以获取最佳聚类个数；按照所述最佳聚类个数对不同LID情景的神经元分类簇进行划分形成神经元节点训练图；基于所述神经元节点训练图判断变量之间的相关性。

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