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龙图腾网获悉中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司申请的专利基于多模态感知的湿地群动态配水方法、装置及设备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：CN121365853B 。

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：202511924899.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于多模态感知的湿地群动态配水方法、装置及设备是由吕建伟;方海峰;徐立;路凯文设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态感知的湿地群动态配水方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态感知的湿地群动态配水方法、装置及设备，涉及动态配水技术领域，包括：通过预先进行布局优化的多源传感器网络实时采集湿地群的环境数据；对环境数据进行预处理得到标准化环境数据；基于预先训练的联邦学习模型处理标准化环境数据，输出各湿地的需水量预测值；将需水量预测值与实时数据融合为多维特征向量并动态调整特征权重，得到融合后的数据；基于融合后的数据生成配水方案，并通过数字孪生平台模拟验证后执行。该方式中，提高了生态关联性，保证了生态平衡以及节省了资源。

本发明授权基于多模态感知的湿地群动态配水方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态感知的湿地群动态配水方法，其特征在于，所述方法包括： 通过一种基于K-means聚类算法进行布局优化的多源传感器网络实时采集湿地群的环境数据；所述多源传感器网络包括土壤湿度监测设备、水质监测设备、气象监测设备； 对所述环境数据进行预处理得到标准化环境数据；所述预处理包括：通过小波分解算法去除数据中的高频噪声并采用三次多项式差值算法填补数据中的缺失值； 基于预先训练的联邦学习模型处理所述标准化环境数据，其中，所述联邦学习算法通过加权聚合各湿地节点的本地模型参数得到全局模型，所述加权聚合的权重与各节点的数据量成正比，并在本地模型参数上添加高斯噪声以实现差分隐私保护，输出各湿地的需水量预测值及其置信区间； 将所述需水量预测值、实时水位、气象预报数据融合为多维特征向量并基于湿地类型动态调整所述特征向量中各项特征的权重，得到融合后的数据；所述湿地类型包括：生态区、农业区和防洪区； 基于所述融合后的数据采用NSGA-III多目标优化算法生成帕累托最优配水方案并结合深度强化学习中的近端策略进行决策，得到最终配水方案； 将所述最终配水方案输入数字孪生平台，对所述最终配水方案进行模拟验证，验证通过后生成控制指令并驱动执行设备完成配水；所述数字孪生平台集成了土壤渗透系数、植被蒸腾率湿地水文参数。

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