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龙图腾网获悉江西省交通设计研究院有限责任公司申请的专利一种海绵城市高地势雨水管理方法及系统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：CN120278406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510772801.8，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种海绵城市高地势雨水管理方法及系统是由王宸;熊洁;郭勤;魏伟;周予进;余豪;林彦珉;刘扬;杜文青;裴华君;胡晓晨设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海绵城市高地势雨水管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海绵城市高地势雨水管理方法及系统，具体涉及雨水预测管理技术领域，用于解决高地势雨水预测管理调度差的问题；本发明针对高地势小流域，先采集并预处理高程、渗透系数、土层厚度和植被覆盖度等数据，生成连续物理场并映射设施管网后划分网格单元；基于网格单元中心属性构建多元预测器，云端训练后下发边缘节点增量微调，通过场景匹配与联邦学习优化模型；暴雨后自动提取观测与预测残差增量训练神经网络并生成置信区间；边缘节点依据置信区间与防洪水深、最小下渗阈值划分风险并输出闸门开度与泵组功率建议，从而显著提升了高地势小流域极端暴雨峰值预测精度与响应时效，实现了精细化风险感知调度与雨水资源化利用。

本发明授权一种海绵城市高地势雨水管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种海绵城市高地势雨水管理方法，其特征在于，包括如下步骤： 对高地势区域的进行数据采集与预处理，并结合钻孔渗透系数、土层厚度与遥感植被覆盖度插值，剔除异常后生成连续物理场，并将设施与管道信息映射到高程坐标系，拓扑修补后输出设施信息图层及设施属性清单，划分出网格单元； 基于网格单元中心的属性构建预测器，并在云端训练后下发边缘节点本地进行增量微调，根据场景性能矩阵动态匹配主用预测器，并通过联邦学习聚合生成全局更新包后同步更新本地模型预测； 在每次暴雨事件后，边缘节点自动提取最新观测与预测残差，并用作训练样本对神经网络开展增量迭代，微调完成后，使用随机屏蔽机制进行前向推理，统计预测值的集中趋势与波动范围，生成模型的置信区间； 边缘节点根据预测置信区间与防洪水深阈值、最小下渗阈值划分高风险、低风险与安全单元，生成闸门开度和泵组功率建议； 基于网格单元中心的属性构建预测器，并在云端训练后下发边缘节点本地进行增量微调，具体步骤如下： 基于每一网格单元的中心高程、渗透系数、土层厚度、植被覆盖度以及历史降雨时序与对应水深观测值属性，构建四类互补的预测器； 预测器包括以物理仿真结果与传感器观测差值为目标，使用决策树回归算法训练仿真误差修正预测器； 以物理方程一致性约束和水深观测为双重损失，训练物理信息增强神经网络，使输出拟合观测又满足水动力学守恒； 将网格单元多维属性与历史产流量作为输入，训练基于集成树算法的属性关联预测器，挖掘土壤、植被、地形之间的非线性交互； 以降雨与产流的时间依赖特征为输入，训练长短期记忆网络，捕捉雨量突变后的波动趋势； 各预测器在云端首次完成批量训练后，分别下发至各流域边缘节点进行本地微调，微调过程采用当次雨水观测与批量训练结果之间的残差作为新样本进行迭代更新； 根据场景性能矩阵动态匹配主用预测器，并通过联邦学习聚合生成全局更新包后同步更新本地模型预测，具体过程如下： 根据历史回测库，将短时强降雨、长时弱降雨和空间分布不均典型暴雨事件划分为不同场景类别，并对每一类别下各预测器在峰值到达时间、峰值高度和波动趋势性能指标进行统计与分析，形成场景性能矩阵； 根据当前降雨时序和地形区段划分，自动匹配最契合的场景类别，从矩阵中提取场景类别下表现最优的预测器作为主用模型，若主用模型输出的水深曲线与实时观测数据偏差超出预设阈值，则触发备用模型调用机制，在次优模型之间依次切换，直至恢复预测精度； 降雨时序包括累积雨量曲线拐点、降雨强度突变时间； 在各流域边缘节点完成本地微调后，将本地模型参数与初始模型参数之差上传至云端，云端汇总来自各节点的参数差分； 对同一网络层或决策树分支结构，采用多数改进取舍策略； 在经过筛选后形成统一的全局更新包，并将全局更新包下发回各边缘节点，各边缘节点在接收更新包后，应用于本地模型进行预测； 全局更新部署完成后，各边缘节点立即开展跨域回测，将新一代模型在原有的典型短时强降雨、长时弱降雨及空间分布不均场景中分别运行，计算均方根误差和最大绝对误差指标，并与历史版本结果进行对比； 若存在流域的误差指标出现回升或未达预期，自动触发在线性能反馈报告机制，将流域的误差分布与实时观测残差一并上传至云端。

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