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龙图腾网获悉水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;桂林市水利电力勘测设计研究院;四川省水文水资源勘测中心申请的专利一种融合机器学习校正的水库日径流历史系列推算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：CN119558559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411376015.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种融合机器学习校正的水库日径流历史系列推算方法及系统是由陆昊;刘会;陈炼钢;张永锋;胡腾飞;林钊;徐珂;徐祎凡设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合机器学习校正的水库日径流历史系列推算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合机器学习校正的水库日径流历史系列推算方法及系统，该方法包括：S100：根据目标水库站的短系列实测径流数据和参证站的长系列实测径流数据，分别采用径流相关关系法和水文比拟法预估目标水库站的历史长系列旬径流数据；S200：采用机器学习模型对预估的历史长系列旬径流数据进行校正，得到目标水库站校正后的历史长系列旬径流数据；S300：对校正后的历史长系列旬径流数据进行时间降尺度，得到目标水库站的长系列日径流数据。在水库流域实测径流资料不充足的情况下，采用本发明可推算目标水库的历史长系列日径流数据，推算精度和时间分辨率得到显著提升，且推算的径流系列成果被检验合理。

本发明授权一种融合机器学习校正的水库日径流历史系列推算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合机器学习校正的水库日径流历史系列推算方法，其特征是，包括： S100：根据目标水库站的短系列实测径流数据和参证站的长系列实测径流数据，分别采用径流相关关系法和水文比拟法预估目标水库站的历史长系列旬径流数据，分别记为第一长系列预估旬径流数据和第二长系列预估旬径流数据； S200：采用机器学习模型对第一长系列预估旬径流数据和第二长系列预估旬径流数据进行校正，得到目标水库站校正后的历史长系列旬径流数据Qml,旬； 所述机器学习模型先采用训练样本进行训练，所述训练样本包括目标水库站的短系列实测旬径流数据和同期的第一长系列预估旬径流数据、第二长系列预估旬径流数据；以目标水库站的短系列实测旬径流数据作为输出，以同期的第一长系列预估旬径流数据和第二长系列预估旬径流数据作为输入，对机器学习模型进行训练； S300：对校正后的历史长系列旬径流数据进行时间降尺度，得到目标水库站的长系列日径流数据； 步骤S200还包括： 根据水量相对偏差对校正后的历史长系列旬径流数据进行修正： 其中，Q' ml,旬表示修正后的历史长系列旬径流数据；n表示目标水库站的短系列实测径流数据的旬数；表示目标水库站短系列实测旬径流之和，表示第i个短系列实测旬径流；表示校正后历史长系列旬径流中与同期的旬径流之和。

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水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;桂林市水利电力勘测设计研究院;四川省水文水资源勘测中心，其通讯地址为：210029 江苏省南京市广州路225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”。

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