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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于二次分解聚类的组合机器学习年径流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：CN120011917B 。

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：202411337601.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于二次分解聚类的组合机器学习年径流预测方法是由王雪妮;张雷克;李贞蓉;赵雪花;祝雪萍;蔡文君;仝鲁美;施雨设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二次分解聚类的组合机器学习年径流预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于水文预报领域，具体为一种基于二次分解聚类的组合机器学习年径流预测方法，其包括将年径流序列分解成多个本征模态函数分量以及残差序列；对本征模态函数分量进行聚类，合成高频分量、中频分量和低频分量；对高频分量进行二次分解，生成多个新的本征模态函数IMF'；对一次分解生成的残差序列、一次聚类生成的中频分量和低频分量、二次分解生成的各IMF'进行第二次聚类重构，生成本征模态函数IMF''；构建以雪消融算法优化长短期记忆网络模型为基础的年径流预测模型，并基于所述年径流预测模型对二次聚类得到的各IMF''分别展开预测。本发明通过对年径流序列的二次分解和聚类处理，可用于提高基于机器学习模型的年径流序列预测精度。

本发明授权一种基于二次分解聚类的组合机器学习年径流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二次分解聚类的组合机器学习年径流预测方法，其特征在于，步骤为： S1、采用变分模态分解方法VMD将年径流序列分解成多个本征模态函数分量IMF以及残差序列Res； S2、利用K‑means聚类方法对IMF进行聚类，合成高频分量IMFhigh、中频分量IMFmid和低频分量IMFlow； S3、应用VMD对IMFhigh进行二次分解，生成多个新的本征模态函数IMF'； S4、基于谱聚类算法SC对一次分解生成的Res、一次聚类生成的IMFmid、IMFlow和二次分解生成的各IMF'进行第二次聚类重构，生成最终本征模态函数IMF''； S5、构建以雪消融算法优化长短期记忆网络模型SAO‑LSTM为基础的年径流预测模型，并基于所述年径流预测模型对二次聚类得到的各IMF''分别展开预测； S6、对各预测结果进行整合，得到最终年径流预测结果。

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太原理工大学，其通讯地址为：030024 山西省太原市万柏林区迎泽西大街79号；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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