水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院胡庆芳获国家专利权
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龙图腾网获悉水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利一种基于深度学习的缺资料小流域径流推求系统及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：CN119988463B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510481797.X，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种基于深度学习的缺资料小流域径流推求系统及方法是由胡庆芳;刘连;隆院男;于兵兵;黄对;张根瑞设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的缺资料小流域径流推求系统及方法在说明书摘要公布了：本申请涉及径流推求技术领域，其具体地公开了一种基于深度学习的缺资料小流域径流推求系统及方法，其通过从先验数据库提取已知流域的径流数据集来作为参考样本，并采用深度学习算法对目标缺资料小流域的地理数据和各个参考数据样本进行语义嵌入编码，以提取出目标缺资料小流域地理数据和各个参考数据样本的语义嵌入表示，进而以目标缺资料小流域的地理信息作为查询，通过对已知流域的样本数据进行高维语义模糊匹配编码，以利用具有地理相似性的已知流域样本中的径流数据和全球性降水数据来推求目标缺资料小流域的径流情况。通过这种方式，可以充分利用全球化信息，提高缺资料小流域径流推求的准确性和适用性。
本发明授权一种基于深度学习的缺资料小流域径流推求系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的缺资料小流域径流推求方法，其特征在于，包括： 获取目标缺资料小流域的地理数据； 从先验数据库提取已知流域的径流数据集，其中，所述已知流域的径流数据集中的各个数据样本包括地理数据、径流数据和全球性降水数据； 对所述已知流域的径流数据集中的各个数据样本和所述目标缺资料小流域的地理数据分别进行矢量化编码以得到已知流域样本数据嵌入编码向量的集合和目标缺资料小流域地理数据嵌入编码向量； 以所述目标缺资料小流域地理数据嵌入编码向量作为查询向量，对所述查询向量和所述已知流域样本数据嵌入编码向量的集合进行基于自适应决策锚定的流域数据高维语义模糊查询以得到目标缺资料小流域语义查询动态响应编码向量； 基于所述目标缺资料小流域语义查询动态响应编码向量，确定所述目标缺资料小流域的径流推求值。
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