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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于改进的XGBoost-LSTM的分级水库防洪调度规则提取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：CN120124735B 。

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：202510609348.9，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权基于改进的XGBoost-LSTM的分级水库防洪调度规则提取方法是由覃馨漫;徐斌;王慧丽;杨雪松;朱非林;刘为锋;陈昱彤;江鹏伟;蒋佳怡;谭佳颖设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的XGBoost-LSTM的分级水库防洪调度规则提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改进的XGBoost‑LSTM的分级水库防洪调度规则提取方法，包括：收集水文数据和工程数据；构建多目标优化调度模型，采用耦合时间关联权重系数、双种群协同和信息交互机制的多目标优化方法得到多目标优化问题的解集；对解集进行筛选，基于筛选后的解集中的水库优化出流，运用耦合自适应滑动时间窗口的K‑means聚类算法，将水库优化出流进行分级；根据分级的结果，运用改进的XGBoost‑LSTM分级水库防洪调度规则提取方法提取水库防洪调度规则，得到水库规则出流，利用评价指标对水库规则出流进行验证。本发明可为水库防洪调度快速地提供有效的调度参考方案。

本发明授权基于改进的XGBoost-LSTM的分级水库防洪调度规则提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的XGBoost-LSTM的分级水库防洪调度规则提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集水文数据及工程数据并作为输入，采用多目标优化方法求解水库防洪调度模型，得到解集； 对解集进行筛选，基于筛选后解集得到的水库优化出流，采用聚类算法将其分为低流量过程和高流量过程； 采用GRU-XGBoost模型对低流量过程提取调度规则，得到低流量过程规则出流；采用耦合物理约束的LSTM模型对高流量过程提取调度规则，得到高流量过程规则出流；将高、低流量过程规则出流组合成水库规则出流； 对高流量过程提取调度规则，具体包括： 基于模型样本和水位-泄流能力曲线，构造包含均方根误差惩罚项、水量平衡约束惩罚项、高流量加权惩罚项、泄流能力约束惩罚项和非负约束惩罚项的损失函数，搭建并训练耦合物理约束的LSTM模型； 将验证期的自变量因子输入耦合物理约束的LSTM模型，得到高流量过程规则出流； 其中，水量平衡约束惩罚项loss1i=[1M×∑Qi,t-y1t×Δt+WUi,t-y5t-Vi,T+1-Vi,t2]12，t∈[1,M]；其中，loss1i为水库i的水量平衡约束惩罚项，M为训练集每次训练抽取的样本数量，Qi,t为水库实测入流，Δt为单位时间间隔，WUi,t为水库剩余预报入流量，Vi,T+1为水库期末蓄量，Vi,t为水库蓄量； 高流量加权惩罚项loss2i=[1M×∑QOi,ty4×QOi,t-y1t2]12，t∈[1,M]；其中，loss2i为水库i的高流量加权惩罚项，QOi,t为水库优化出流； y1为预测的水库规则出流值，y4为水库优化出流的最大值，参数y5为预测的水库剩余预报出流量值； 泄流能力约束惩罚项loss3i=1M×∑max{y1t-y2t,0}2，t∈[1,M]；其中，loss3i为水库i的泄流能力约束惩罚项； 非负约束惩罚项loss4i=1M×∑min{y1t,0}×O，t∈[1,M]；其中，loss4i为水库i的非负约束惩罚项，O为一个大值常数；参数y2为水库泄流能力。

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