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龙图腾网获悉水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利基于STL-SVMD分解与自适应集成的径流预报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：CN121503305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610048196.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于STL-SVMD分解与自适应集成的径流预报方法是由吴淑君;范子武;董增川;刘国庆;郑少旭;杨光;杨欣设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于STL-SVMD分解与自适应集成的径流预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于STL‑SVMD分解与自适应集成的径流预报方法，包括：采集径流及多源气象数据；利用广义STL方法构建响应长期气候驱动的趋势项与季节项；构建包含驱动对齐项与物理惩罚项的多变量SVMD目标函数，在满足因果性约束的前提下将径流残差分解为具有明确物理相关性的模态子序列；基于信息保留率与物理一致性双指标对模态进行闭环筛选；构建包含单调性、年内积分及极值敏感约束的分量级集成预测模型；利用多目标损失函数与时变自适应贝叶斯优化策略动态调整模型参数，最终重构得到径流预测结果。本发明提升了径流预报的物理一致性与精度。

本发明授权基于STL-SVMD分解与自适应集成的径流预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于STL-SVMD分解与自适应集成的径流预报方法，其特征在于，包括： 采集目标流域的径流时间序列及多源气象数据； 利用引入气象驱动要素作为约束条件的广义多尺度分解方法，对径流时间序列执行多尺度分解，分离得到响应长期气候变化的趋势项序列、季节项序列及残余项序列，对残余项序列进一步分解，提取残余项模态子序列； 基于趋势项序列、季节项序列、残余项模态子序列及多源气象数据构建候选特征集，并筛选得到关键输入因子集； 将关键输入因子集输入预置的预测模型，经参数优化后，分别预测得到趋势项预测值、季节项预测值及残余项模态预测值； 对趋势项预测值、季节项预测值及残余项模态预测值进行重构，生成目标流域的径流预测结果； 其中，对径流时间序列执行多尺度分解，还包括： 依据多源气象数据计算长期尺度的累积或移动平均气象要素，利用累积或移动平均气象要素与时间索引共同作为自变量，构建响应长期气候变化的趋势项序列； 从多源气象数据中提取反映大尺度气候背景的年际气候指数作为调制因子，将季节变化分解为基准季节模式与由调制因子控制的动态偏移量，构建随气候背景演变的季节项序列； 对残余项序列进一步分解，包括： 从多源气象数据中选取与水文过程相关的关键气象驱动变量，将残余项序列与关键气象驱动变量沿通道维度拼接，组成多变量输入向量； 基于多变量输入向量构建包含驱动对齐项的多变量分解目标函数，配置驱动对齐项以最大化分解产生的模态分量与对应关键气象驱动变量之间的相关性，引导模态分量向物理驱动过程对齐； 通过迭代求解多变量分解目标函数，将多变量输入向量分解为多组成对的模态分量，并从对应残余项序列的通道中提取残余项模态子序列； 所述多变量分解目标函数进一步包含物理惩罚项，物理惩罚项被配置为对违背水文物理规律的分解结果施加数值惩罚，所述水文物理规律至少包括： 重构径流的流量非负性约束、分解分量叠加后的长期水量平衡约束、或趋势项序列与关键气象驱动变量之间的变化趋势单调性约束。

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水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，其通讯地址为：210029 江苏省南京市鼓楼区广州路223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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