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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于极值混合分布的沿海潮位极值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：CN116227190B 。

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：202310180518.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于极值混合分布的沿海潮位极值预测方法是由田阿利;舒旭峰;李昊芸设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于极值混合分布的沿海潮位极值预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种沿海潮位极值预测方法，方法包括：获取一个地点潮位计所测若干年历史数据，确定每X小时最大样本值，组成独立的潮位分析数据。对所选潮位分析数据进行极值混合分布族参数拟合，通过计算负对数拟合度最高的极值混合分布并确定参数值，根据所得最佳极值混合分布形式计算特定重现期下的沿海潮位值。该方法选用极值混合分布，计算特定重现期下的极端值，将广义帕累托分布作为尾部与其他分布拼接，将阈值作为分布参数的一部分，自动选择最佳阈值，避免了传统意义上的超阈值极值分析时阈值选择的经验性和主观性，并且充分考虑了分析数据的整体性，为结构设计和灾害防治提供更为可靠的数值参考。

本发明授权一种基于极值混合分布的沿海潮位极值预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于极值混合分布的沿海潮位极值预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取一个地点所测潮位的历史数据，选取每X小时最大潮位数据值，组成独立的潮位分析数据； 2选择基于体模型尾部分数的极值混合分布形式或者基于参数化尾部分数的极值混合分布形式，以阈值作为分布函数的变量，考虑阈值的个数以及阈值处的连续性，设计若干不同形式的极值混合分布模型，对潮位分析数据进行极值混合分布族参数拟合；计算拟合模型的负对数似然值，确定最小负对数似然值所对应的阈值，从而建立某种形式的极值混合分布模型，在各种形式的极值混合分布模型中选择具有最小负对数似然值的模型作为预测模型； 3利用所得预测模型，随机生成Y个潮位数据，取这Y个数据中最大值，重复N次上述过程产生N个数据值，对这N个数据值取平均值就得到了该地的潮位极值； 所述的设计若干不同形式的极值混合分布模型，具体包括以下形式：不考虑阈值处连续性的基于体模型尾部分数的单阈值极值混合分布形式，不考虑阈值处连续性的基于体模型尾部分数的双阈值极值混合分布形式；不考虑阈值处连续性的基于参数化尾部分数的单阈值极值混合分布形式，不考虑阈值处连续性的基于参数化尾部分数的双阈值极值混合分布形式；考虑阈值处连续性的基于体模型尾部分数的单阈值极值混合分布形式，考虑阈值处连续性的基于体模型尾部分数的双阈值极值混合分布形式；考虑阈值处连续性的基于参数化尾部分数的单阈值极值混合分布形式，考虑阈值处连续性的基于参数化尾部分数的双阈值极值混合分布形式。

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