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龙图腾网获悉河海大学申请的专利双驱动水库长期出库概率预测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：CN120410281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510909221.9，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权双驱动水库长期出库概率预测方法是由徐斌;谭佳颖;朱坚;莫然;王凯;刘为锋;郭旭宁;李云玲;王慧丽;朱聆玮;蒋佳怡;覃馨漫;王心榕设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本双驱动水库长期出库概率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双驱动水库长期出库概率预测方法，属于水资源智能调度技术领域。包括构建并训练因果一致性概率入流预测模型，采用双锚点对称链输出层，在数学上根除分位数交叉，并利用基于内部注意力解构的梯度异构调制范式进行训练，高效学习水文过程；构建并应用机理约束出流预测模型，将水量平衡方程、出库边界等物理机理深度改造并嵌入到梯度提升决策树的损失函数中，强制模型在训练过程中自我学习并遵守物理规则。本发明能生成兼具概率自洽性与物理可靠性的水库出库预测方案。

本发明授权双驱动水库长期出库概率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种双驱动水库长期出库概率预测方法，其特征在于，包括： 基于历史水文气象观测资料、大气环流指数资料及水库历史运行数据形成的基础数据，构建带有不同时滞效应的入流预测初始因子集； 采用因果一致性概率入流预测模型处理入流预测初始因子集，生成多维概率入流信息集； 融合多维概率入流信息集以及从基础数据中提取的调度因子，构建多情景出流预测因子集； 通过机理约束出流预测模型处理多情景出流预测因子集，生成最终的水库长期出库概率预测方案； 其中，应用因果一致性概率入流预测模型处理入流预测初始因子集，生成多维概率入流信息集，包括： 利用因果一致性概率入流预测模型进行预测，得到无分位数交叉的物理因果一致的概率入流预测序列； 在预测过程中，从模型的内部隐藏层状态提取出水文过程上下文编码向量； 从模型的特定模块输出表征径流概率分布形态的预测分布形态参数向量； 将概率入流预测序列、水文过程上下文编码向量及预测分布形态参数向量，整合为多维概率入流信息集； 因果一致性概率入流预测模型的网络架构，包括： 上游特征提取主干网络，接收入流预测初始因子集作为输入，进行时空特征提取，输出高维时序特征编码，水文过程上下文编码向量从该高维时序特征编码中提取； 并行的形态控制器模块，从入流预测初始因子集中筛选物理驱动因子作为输入，经学习后输出预测分布形态参数向量； 双锚点对称链输出层，接收高维时序特征编码，并以预测分布形态参数向量作为条件输入，生成物理因果一致的概率入流预测序列。

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