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龙图腾网获悉河海大学申请的专利河网区大型湖泊中长期入湖径流预测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：CN120106399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510579559.2，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权河网区大型湖泊中长期入湖径流预测方法是由陈娟;刘梦楚;叶津辰;王雷;邓如霞;张振冉;李可设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本河网区大型湖泊中长期入湖径流预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种河网区大型湖泊中长期入湖径流预测方法，包括：收集数据并将支流划分为低、中、高三类影响分支；采用SWAT模型和物理约束的LSTM模型分别预测低、中影响分支径流；筛选与高影响分支相关的低、中影响分支径流预测结果作为预测因子，构建DBN‑BP模型实现高影响分支径流的辗转预测；采用条件归一化流模型构建径流概率分布，并通过非参数残差模型实现误差校正。本发明针对河网区域差异化建模，结合物理约束和数据驱动方法，解决了人类活动干扰和未控区间径流预测难题，有效提升预测精度，为水资源管理提供决策支持。

本发明授权河网区大型湖泊中长期入湖径流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种河网区大型湖泊中长期入湖径流预测方法，其特征在于，包括： S1、收集研究区的数据资料，确定河网入湖支流受人类活动影响程度，将支流划分为低、中、高三类影响分支； S2、分别采用SWAT模型和物理约束的LSTM模型预测低、中影响分支，得到低、中影响分支径流预测结果； S3、筛选与高影响分支显著相关的低、中影响分支径流预测结果作为预测因子，构建DBN-BP模型建立高影响分支径流与预测因子间的相关关系，实现高影响分支径流的辗转预测； S4、采用条件归一化流模型构建三类分支径流之和与总入湖径流间的条件概率分布，得到考虑未控区间的总入湖径流的确定性和概率预测结果，并构建非参数残差模型实现误差校正； 步骤S3包括以下步骤： S31、采用拉普拉斯逐步回归法筛选出一组与高影响分支径流相关性显著的低、中影响分支； S32、分别计算筛选出的低、中影响分支径流预测值，并据此构建高影响分支备选预测因子集，再采用MIC法筛选得到高影响分支优选预测因子集； S33、采用黏菌算法改进的乌燕鸥优化算法对DBN-BP模型进行超参数优化，将高影响分支优选因子集作为模型输入，获得高影响分支径流确定性预测结果。

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