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龙图腾网获悉四川海策科技有限公司申请的专利基于人工智能的地下水水位监测方法及系统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：CN119476632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411692688.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于人工智能的地下水水位监测方法及系统是由白何;何洪瑶;李尧;郑博设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的地下水水位监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于人工智能的地下水水位监测方法及系统，通过构建包含聚焦节点和传递节点的第一地下水水位预测网络，并基于不同节点关联关系生成多个第二地下水水位预测网络，显著提升了地下水水位预测的多样性和准确性。利用基础样例地下水动态监测数据对多个第二地下水水位预测网络进行联动参数学习，有效优化了网络参数，进一步提高了预测精度。同时，通过对基础样例数据进行水位预测学习样例扩展，生成了更为丰富和全面的目标样例地下水动态监测数据，为目标地下水水位预测网络的训练提供了数据支持。最终生成的目标地下水水位预测网络在实际应用中表现出色，能够为地下水管理和水资源保护提供准确、可靠的决策依据。

本发明授权基于人工智能的地下水水位监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的地下水水位监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一地下水水位预测网络，所述第一地下水水位预测网络包括多个深度学习节点，所述深度学习节点包括聚焦节点以及传递节点；基于各个所述深度学习节点中所述聚焦节点与所述传递节点的不同节点关联关系生成多个第二地下水水位预测网络；基于基础样例地下水动态监测数据对所述多个第二地下水水位预测网络进行联动参数学习，生成完成参数学习的多个第二地下水水位预测网络；依据所述完成参数学习的多个第二地下水水位预测网络对所述基础样例地下水动态监测数据进行水位预测学习样例扩展，生成目标样例地下水动态监测数据；依据所述目标样例地下水动态监测数据对所述第一地下水水位预测网络进行水位预测学习，生成目标地下水水位预测网络；在学习过程中，网络中的聚焦节点和传递节点协同工作,聚焦节点会对目标样例数据中的关键特征进行处理，传递节点则将这些经过处理的数据传递到网络的其他部分，以保证数据在整个网络中的流动和信息传递；所述基于各个所述深度学习节点中所述聚焦节点与所述传递节点的不同节点关联关系生成多个第二地下水水位预测网络，包括：获取所述第一地下水水位预测网络中所述深度学习节点的规模；依据所述深度学习节点的规模确定多个网络模型架构，各个所述网络模型架构与聚焦节点和传递节点的一种节点关联关系对应；所述聚焦节点和传递节点之间有多种不同节点关联关系，每个网络模型架构对应一种节点关联关系，所述节点关联关系是指聚焦节点和传递节点之间的节点连接关系；基于所述多个网络模型架构生成多个第二地下水水位预测网络；所述基于基础样例地下水动态监测数据对所述多个第二地下水水位预测网络进行联动参数学习，生成完成参数学习的多个第二地下水水位预测网络，包括：获取基础样例地下水动态监测数据，所述基础样例地下水动态监测数据包括多个样例地下水动态监测数据以及每个样例地下水动态监测数据对应的标注估计水位数据；将所述多个样例地下水动态监测数据中的任意一个目标样例地下水动态监测数据分别加载到所述多个第二地下水水位预测网络，生成所述目标样例地下水动态监测数据对应的多个预测水位结果；基于所述多个预测水位结果与所述目标样例地下水动态监测数据对应的标注估计水位数据之间的误差对所述多个第二地下水水位预测网络进行优化，所述多个第二地下水水位预测网络共享神经元权重信息；当所述多个第二地下水水位预测网络不符合训练终止条件时，返回执行将任意一个目标样例地下水动态监测数据分别加载到所述多个第二地下水水位预测网络，并基于输出的多个预测水位结果与对应标注估计水位数据之间的误差优化所述多个第二地下水水位预测网络的神经元权重信息的步骤；当所述多个第二地下水水位预测网络符合训练终止条件时，生成完成参数学习的多个第二地下水水位预测网络。

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