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龙图腾网获悉江苏禹治流域管理技术研究院有限公司申请的专利一种基于时间序列分析的流域洪水过程自动化推演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：CN120235066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510719528.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于时间序列分析的流域洪水过程自动化推演方法是由刘福瑶;刘苏南;于万清;陈川;陈晨设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间序列分析的流域洪水过程自动化推演方法在说明书摘要公布了：本发明涉及时间序列数据处理技术领域，具体为一种基于时间序列分析的流域洪水过程自动化推演方法，包括：获取流域历史水文数据，应用自适应小波变换进行处理，并提取中频小波特征序列和变换残差序列作为数据特征；建立第一计算模型，生成第一预测水位序列；基于第一预测水位序列和实际水位序列，得到误差序列；使用数据特征和降雨量数据构建第二计算模型，利用所述第二计算模型拟合误差序列，得到预测误差序列；对第一预测水位序列、预测误差序列和降雨量序列进行加权融合，生成第二预测水位序列；将第二预测水位序列结合水动力学数值计算模型，通过流场计算与分析得到预测数据。本发明通过自动化处理与混合建模，实现高精度自动化推演。

本发明授权一种基于时间序列分析的流域洪水过程自动化推演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间序列分析的流域洪水过程自动化推演方法，其特征在于，包括： 获取流域历史水文数据，从流域历史水文数据中选择部分作为训练集； 应用自适应小波变换对训练集进行处理，自动确定变换参数并执行去噪操作，得到去噪训练集，并提取中频小波特征序列和变换残差序列作为数据特征； 基于去噪训练集，建立第一计算模型，生成第一预测水位序列；基于第一预测水位序列和实际水位序列，得到误差序列； 使用所述数据特征和降雨量数据构建第二计算模型，利用所述第二计算模型拟合所述误差序列，得到预测误差序列，所述第二计算模型包括：降雨编码器，配置为接收降雨量序列作为输入，采用第一循环神经网络层进行处理，生成第一隐藏状态序列；中频编码器，配置为接收中频小波特征序列作为输入，采用第二循环神经网络层进行处理，以生成第二隐藏状态序列；残差编码器，配置为接收变换残差序列作为输入，采用第三循环神经网络层进行处理，生成第三隐藏状态序列；特征融合单元，连接至三个输入编码分支的输出端，配置为在相应的各时间步将第一、第二和第三隐藏状态序列进行组合，生成组合特征序列；时序注意力模块，通过时序注意力机制对所述组合特征序列进行分析，生成上下文特征序列，所述上下文特征序列为对历史信息加权聚合的结果；预测输出单元，一个多层感知机，其输入端连接至所述时序注意力模块的输出端，配置为基于所述上下文向量序列来计算并输出预测误差序列；对第一预测水位序列、预测误差序列和降雨量数据进行加权融合，生成第二预测水位序列；将第二预测水位序列作为输入，结合水动力学数值计算模型，通过流场计算与分析得到洪水预测数据，所述通过流场计算与分析得到预测数据包括：将所述第二预测水位序列作为所述水动力学数值计算模型的输入条件进行驱动，并对所述水动力学数值计算模型输出的时空变化结果进行处理，确定所述流域内预定位置的洪峰到达时间和洪峰水位，所述时空变化结果包括水位、水深的空间分布数据。

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