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龙图腾网获悉北京英特利为环境科技有限公司申请的专利一种融合机理模型和机器学习模型的流域降雨产流预测方法、装置及程序产品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：CN119474881B 。

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：202510037939.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种融合机理模型和机器学习模型的流域降雨产流预测方法、装置及程序产品是由邹锐;容思亮设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合机理模型和机器学习模型的流域降雨产流预测方法、装置及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合机理模型和机器学习模型的流域降雨产流预测方法、装置及程序产品，本发明首先将季节性降雨状态转移概率作为条件转移概率构建季节性马尔科夫链模型，并采用季节性马尔科夫链模型模拟预设模拟周期内每天的降雨状态，根据每个季节性特征时间段的降雨量服从的分布模拟出每天的降雨量，生成预设模拟周期内的降雨序列；之后采用流域机理模型预测预设模拟周期内指定降雨序列下每天的产流量，并统计前期累计降雨量和季节性特征作为产流预测的输入特征；最后将预设模拟周期所有产流预测的输入特征和对应产流量模拟值作为数据集，对机器学习模型进行训练，并采用训练好的机器学习模型预测未来的产流量。本发明预测效率高、预测精度高。

本发明授权一种融合机理模型和机器学习模型的流域降雨产流预测方法、装置及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种融合机理模型和机器学习模型的流域降雨产流预测方法，其特征在于，包括如下步骤： （1）获取流域的历史降雨数据，并进行预处理； （2）将一年划分为若干季节性特征时间段，并根据历史降雨数据计算每个季节性特征时间段的季节性降雨状态转移概率，以及每个季节性特征时间段的降雨量服从的分布； （3）将季节性降雨状态转移概率作为条件转移概率构建季节性马尔科夫链模型，并根据季节性马尔科夫链模型模拟预设模拟周期内每天的降雨状态； （4）根据每个季节性特征时间段的降雨量服从的分布以及预设模拟周期内每天的降雨状态，模拟出每天的降雨量，具体为提取降雨状态为有降雨的日期，并根据其对应的季节性特征时间段的降雨量服从的分布，模拟对应的降雨量，并将降雨状态序列中每天的降雨状态和对应降雨量组合，作为季节性模拟降雨序列； （5）根据季节性模拟降雨序列采用流域机理模型进行流域降雨产流模拟，得到模拟周期内每天的产流量模拟值； （6）提取预设模拟周期内每天的前若干天累计降雨量和季节性特征，并与当天的降雨量一起融合为产流预测的输入特征； （7）将预设模拟周期所有产流预测的输入特征和对应产流量模拟值作为数据集，对机器学习集合模型进行训练，其中，所述机器学习集合模型为若干机器学习子模型的加权集成； （8）将目标流域产流预测的输入特征输入训练好的机器学习集合模型，预测未来的产流量。

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