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龙图腾网获悉长江勘测规划设计研究有限责任公司申请的专利蓄滞洪区运用对本河段河道行洪水位影响预测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：CN120338212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510821767.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权蓄滞洪区运用对本河段河道行洪水位影响预测方法及系统是由罗成鑫;刘佳明;李安强;卢程伟;马强;曹平;彭兴;马祺瑞;吴家阳设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本蓄滞洪区运用对本河段河道行洪水位影响预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供蓄滞洪区运用对本河段河道行洪水位影响预测方法及系统，根据蓄滞洪区运用的历史典型洪水序列或人工模拟洪水序列以及对应的蓄滞洪区运用对本河段河道行洪水位影响数据，生成多种蓄滞洪区运用样本；通过最优信息集选择包装器识别并优选出影响蓄滞洪区运用效果的关键因子；基于人工神经网络进行训练和验证，构建蓄滞洪区运用影响预测模型；运用蓄滞洪区运用影响预测模型，在各蓄滞洪区运用的水情和工情条件下，进行蓄滞洪区运用对本河段河道的行洪水位影响预测。本发明简便、易用、并且兼顾计算速度与精度，实现高精度、快速的蓄滞洪区运用对行洪水位影响预测，具有重要的工程应用价值。

本发明授权蓄滞洪区运用对本河段河道行洪水位影响预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.蓄滞洪区运用对本河段河道行洪水位影响预测方法，其特征在于，包括： 根据蓄滞洪区运用的历史典型洪水序列或人工模拟洪水序列以及对应的蓄滞洪区运用对本河段河道行洪水位影响数据，生成多种蓄滞洪区运用样本； 基于多种蓄滞洪区运用样本，通过最优信息集选择包装器，识别并优选出影响蓄滞洪区运用效果的关键因子； 以多种蓄滞洪区运用样本以及影响蓄滞洪区运用效果的关键因子作为输入因子，以预见期内各时段重要控制站水位降低幅值为目标因子，基于人工神经网络进行训练和验证，构建蓄滞洪区运用影响预测模型； 运用蓄滞洪区运用影响预测模型，在各蓄滞洪区运用的水情和工情条件下，进行蓄滞洪区运用对本河段河道行洪水位影响预测； 所述影响蓄滞洪区运用效果的关键因子的识别并优选方法包括：基于多种蓄滞洪区运用样本，以蓄滞洪区启用前一时段本河段各上游控制站流量、各下游控制站水位、涨落率以及蓄滞洪区分洪流量、分洪天数、影响时段作为可能影响因子，构建备选因子集；依据备选因子集和蓄滞洪区运用对本河段河道行洪水位影响数据，利用最优信息集选择包装器，从备选因子集中，优选影响蓄滞洪区运用效果的关键因子； 所述最优信息集选择包装器中的优化目标包括：因子集对于目标变量预测精度f 1S i 最高、因子集维数f 2S i 最低、因子集与目标变量相关性f 3S i 最大、因子集冗余度f 4S i 最低；所述因子集对于目标变量预测精度f 1S i 最高和因子集维数f 2S i 最低为主要优化目标，所述因子集与目标变量相关性f 3S i 最大和因子集冗余度f 4S i 最低为次要优化目标；所述最优信息集选择包装器的优选过程中，设置决策变量为0、1变量，代表各备选因子集X中因子是否被选择，每一个非支配解中所有决策变量为1的因子即为被选择的因子，构成了集合，通过非支配排序遗传算法一次优化得到多个互不支配的备选因子解，构成非支配解集，然后根据包括观测数据是否容易获得、观测是否可靠在内的非定量因素，从非支配解集中选择一个适当的解，作为优选的影响行洪水位降低效果的关键因子。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长江勘测规划设计研究有限责任公司，其通讯地址为：430010 湖北省武汉市汉口解放大道1863号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。