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龙图腾网获悉涛晟环境科技(绍兴上虞)有限公司;华北水利水电大学申请的专利一种径流实时滚动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：CN119443334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411076857.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种径流实时滚动预报方法是由王涛;刘惊哲;赵晶;官子愈;赵逸飞;王培灵;马廷相;高峰;张兆涵设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种径流实时滚动预报方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种径流实时滚动预报方法，通过构建距离加权自正则化神经网络模型进行径流预报，其中训练集数据经过数据预处理输入至距离加权自正则化神经网络模型，距离加权自正则化神经网络模型使用多组LSTM、CNN神经网络从远离均值的点、靠近均值的点、指标数据三个方向分别对训练集数据进行学习，再用FC层进行数据融合，并通过多个距离加权损失函数计算损失，最终得到预报的结果。在预报过程中，基于当前时间向后预测一个时间步长的序列，通过设置预报的时间步长，不断更新输入数据，从而能够逐日滚动预报未来的径流过程，实现实时预报；收集各段时间序列的首时段预测结果，合并后的结果作为整个预测期的预报径流过程，实现实时预报效果。

本发明授权一种径流实时滚动预报方法在权利要求书中公布了：1.一种径流实时滚动预报方法，其特征在于，通过构建距离加权自正则化神经网络模型进行径流预报，该模型的训练集为各代表年历史数据，测试集为代表年当年数据，其中训练集数据经过数据预处理输入至距离加权自正则化神经网络模型，距离加权自正则化神经网络模型使用多组LSTM、CNN神经网络从远离均值的点、靠近均值的点、指标数据三个方向分别对训练集数据进行学习，再用FC层进行数据融合，并通过多个距离加权损失函数计算损失，最终得到预报的结果；在预报过程中，距离加权自正则化神经网络模型基于当前时间向后预测一个时间步长的序列，不断更新输入数据，从而能够逐日滚动预报未来的径流过程，实现实时预报； 收集各段时间序列的首时段预测结果，合并后的结果作为整个预测期的预报径流过程，通过该径流过程评估距离加权自正则化神经网络模型的实时预报效果； 距离加权自正则化神经网络DAN模型包括RepGen模块和RepMerg模块，其中RepGen模块包括RepGenE和RepGenD两个堆栈，用于生成普通序列和细化指标的极性表示，其中RepGenE为编码器部分，RepGenD为解码器部分；RepMerg则负责特征的融合；所述RepGen包含三个并行的编码器-解码器块，三个并行的编码器-解码器块分为f层、i层和n层。

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涛晟环境科技(绍兴上虞)有限公司;华北水利水电大学，其通讯地址为：312369 浙江省绍兴市上虞区谢塘镇晋盛家园21幢204室；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”。