买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江大学申请的专利知识驱动的城市排水系统液位预测方法、设备及存储介质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：CN121168769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511728377.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权知识驱动的城市排水系统液位预测方法、设备及存储介质是由周永潮;郑越;张仪萍;张土乔设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本知识驱动的城市排水系统液位预测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种知识驱动的城市排水系统液位预测方法、设备及存储介质，方法包括：构建SWMM模型；形成包含多中心空间变异降雨的降雨数据集；将降雨数据集中降雨事件逐个作SWMM模型的输入，从SWMM模型的运算输出结果中提取各节点液位数据，组成SWMM模型结果数据集；基于均匀与空间变异降雨情景的液位数据，估计均匀液位分布和空间变异液位分布，以KL散度作为分布一致性知识项；构建由时空图卷积编码器与知识修正解码器组成的深度学习模型，编码器输出均匀降雨下的基准预测，解码器以监测液位为动态知识对全网液位进行拓扑传播修正；对深度学习模型进行训练，得到可用于在线运行的液位预测模型并利用其预测液位。

本发明授权知识驱动的城市排水系统液位预测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种知识驱动的城市排水系统液位预测方法，其特征在于，包括步骤： 1针对待研究的排水管网系统，收集区域的管网数据和下垫面数据，并构建SWMM模型； 2收集历史实测降雨，并基于研究区暴雨强度公式与芝加哥雨型生成模拟降雨，同时构建多中心空间变异降雨，形成降雨数据集； 3基于步骤1中所构建的SWMM模型，将步骤2中的降雨数据集中的降雨事件逐个作SWMM模型的输入，从SWMM模型的运算输出结果中提取各节点液位数据，组成SWMM模型结果数据集； 4基于均匀与空间变异降雨情景的液位数据，估计均匀液位分布和空间变异液位分布，以KL散度作为分布一致性知识项； 5构建由时空图卷积编码器与知识修正解码器组成的深度学习模型，编码器输出均匀降雨下的基准预测，解码器以监测液位为动态知识对全网液位进行拓扑传播修正； 6对深度学习模型进行训练，得到可用于在线运行的液位预测模型； 7利用步骤6得到的预测模型预测液位； 步骤5具体包括： 基准预测阶段：使用时空图卷积网络在降雨-拓扑-初始液位的约束下，学习均匀降雨条件的基准响应： 其中：为前t时刻的降雨数据，为排水管网的邻接矩阵，为初始时刻液位，为待学习参数，为编码器过程； 基准预测阶段核心传播表示为： 为传播计算中间变量，为t时刻液位，为t-1时刻液位，、分别表示图卷积与时间卷积，为激活函数； 知识修正阶段：以监测节点实测液位作为动态知识输入，结合与进行网络内传播修正，得到全网预测： 其中为解码器参数，为模型计算得到的t时刻均匀液位分布，为修正后的t时刻空间变异液位分布，为解码器过程。

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浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。