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龙图腾网获悉北京工业大学;中国水利水电科学研究院申请的专利一种数据尾部分布的异类极端事件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：CN120180043B 。

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：202510631413.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种数据尾部分布的异类极端事件预测方法是由周晋军;秦晨睿;刘家宏;王昊;靳淞云;孙纯昕;于赢东设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据尾部分布的异类极端事件预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据尾部分布的异类极端事件预测方法，属于灾害预测领域，包括：收集情景依赖事件发生的历史数据作为情景依赖事件数据集，根据试验模拟生成非情景依赖事件数据集；构建拟合数据分布规律的分布函数集，拆分尾部数据形成若干分割数据集，并利用分布函数模型拟合每个分割数据集的最优分布函数模型，作为先验数据方程；将非情景依赖事件数据集拆分成若干连续数据的子数据集，将最优分布函数模型作为子数据集的分布方程；用数据重构方程预测情景依赖事件即将发生的数据。本发明不仅为灾害防治提供了科学依据，也为相关决策提供了数据支持，有助于减少极端灾害对社会造成的损害。

本发明授权一种数据尾部分布的异类极端事件预测方法在权利要求书中公布了：1.一种数据尾部分布的异类极端事件预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：收集情景依赖事件发生的历史数据作为情景依赖事件数据集，情景依赖事件数据包括地震特征数据、洪水特征数据或溃坝特征数据，并对情景依赖事件数据集内的数据进行清洗，生成稳定的情景依赖事件数据集；根据试验模拟生成非情景依赖事件数据集； S2：构建拟合数据分布规律的分布函数集，利用分布函数模型拟合情景依赖事件数据集的分布规律，筛选情景依赖事件数据集中尾部数据的阈值，并根据尾部数据的动态因子拆分尾部数据形成若干分割数据集，并利用分布函数模型拟合每个分割数据集的最优分布函数模型，作为先验数据方程； S3：将非情景依赖事件数据集拆分成若干连续数据的子数据集，利用分布函数集内的分布函数模型拟合子数据集的分布规律，并根据拟合优度系数判断拆分出的子数据集是否合理，并将最优分布函数模型作为子数据集的分布方程； S4：对比分布方程与先验数据方程之间的函数种类，将同类且系数差异最小的分布方程作为推导情景依赖事件数据的同源分布映射方程，并取系数的平均值构建数据重构方程，利用数据重构方程预测情景依赖事件即将发生的数据。

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北京工业大学;中国水利水电科学研究院，其通讯地址为：100124 北京市朝阳区平乐园100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”。