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龙图腾网获悉武汉星环恒宇信息科技有限公司申请的专利水利系统大模型的动态优化与适应性学习方法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：CN120218183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510360808.9，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权水利系统大模型的动态优化与适应性学习方法及存储介质是由胡永健;李齐宽;董春林;李红梅设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本水利系统大模型的动态优化与适应性学习方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种水利系统大模型的动态自我优化与适应性学习方法，包括：数据采集与预处理、模型构建与初始化、实时监测与模型评估、差异分析与自适应调整策略生成、模型更新与优化、持续学习与知识积累等步骤，该方法通过动态数据驱动、智能化差异分析与自适应优化，实现了水利系统模型从“静态被动”到“动态主动”的转变。相比于现有技术具有精准性、实时性、经济性和可持续性，为水利系统智能化升级提供了可落地的技术路径，对防洪减灾、农业灌溉、清洁能源生产等领域具有广泛的应用潜力。

本发明授权水利系统大模型的动态优化与适应性学习方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水利系统大模型的动态自我优化与适应性学习方法，其特征在于，包括以下步骤：实时采集水利系统的运行数据，构建基于深度学习框架构并采用混合模型结构的水利系统大模型，使用历史数据对模型进行初始化训练；将实时采集的数据输入到训练好的水利系统大模型中，所述水利系统大模型根据输入数据进行计算和推理，输出包括水位预测值、流量分配方案、水利设施故障概率预测结果；同时，通过现场实际监测设备获取相应的真实值，采用多种评估指标对模型输出结果与真实值进行对比评估，判断模型的准确性和可靠性；当模型评估指标显示模型输出与真实值之间的误差超过预设阈值时，启动差异分析流程，从物理过程、时间趋势、空间分布多个维度分析误差根源，自动生成调整策略；根据策略调整模型参数或结构，结合实时数据重新训练，确保模型适应新工况；将优化过程中的经验存储至知识库，通过数据挖掘和案例推理复用历史经验，提升模型应对未来复杂工况的能力； 所述水利系统大模型采用混合模型结构，结合卷积神经网络CNN用于提取水利系统的空间特征，循环神经网络RNN及其变体用于捕捉时间序列上的动态变化，以及全连接神经网络FCN用于整合和处理各类特征信息，实现对水利系统运行状态的全面模拟和预测；模型训练采用小批量随机梯度下降算法优化模型参数，结合早停法防止过拟合，确定模型的初始权重和偏置，使模型反映水利系统的运行规律和特征。

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