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龙图腾网获悉水电水利规划设计总院;国家电投集团黄河上游水电开发有限责任公司;西安理工大学;水电水利规划设计总院有限公司;中国水利水电建设工程咨询有限公司申请的专利一种基于深度学习的鱼类生境适宜性快速评价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：CN120494182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510588693.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于深度学习的鱼类生境适宜性快速评价方法及系统是由王伟营;章国勇;张灿海;何涛;张宜仁;薛联芳;陆波;张巧玲设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的鱼类生境适宜性快速评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的鱼类生境适宜性快速评价方法及系统，涉及河流生态技术领域，包括：采用鱼类生境适宜性物理机制模型，模拟得到每种流量工况对应的河道鱼类生境适宜性物理机制模型评价结果，并由此建立鱼类生境适宜性训练样本集；采用样本集对河道鱼类生境适宜性预测深度学习模型进行训练；识别流量敏感区间并建立鱼类生境适宜性增量学习训练样本集，对深度学习模型进行增量学习训练。本发明通过在物理机制模型模拟的数据样本中自主学习，建立河道内鱼类生境适宜性分布与流量等因素之间的映射关系，实现对河道鱼类生境适宜性分布的快速、精确评价。本发明减少了传统预测技术的时间和成本投入，具有显著的实用性和广泛的应用前景。

本发明授权一种基于深度学习的鱼类生境适宜性快速评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的鱼类生境适宜性快速评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，分析目标河道区域的多年历史流量数据，确定流量工况范围[Qmin,Qmax]；其中，Qmin和Qmax，分别为流量工况范围的下界和上界； 步骤S2，在所述流量工况范围[Qmin,Qmax]中，按流量间隔ΔQacture，选取得到K种流量工况，表示为流量工况Qk，k＝1,2,...,K； 步骤S3，采用鱼类生境适宜性物理机制模型，模拟得到每种流量工况Qk对应的河道鱼类生境适宜性物理机制模型评价结果Resultacture,k； 步骤S4，根据所述河道鱼类生境适宜性物理机制模型评价结果Resultacture,k，构建得到鱼类生境适宜性训练样本集D＝{Qk,Resultacture,k}； 步骤S5，采用鱼类生境适宜性训练样本集D＝{Qk,Resultacture,k}，对预建立的河道鱼类生境适宜性预测深度学习模型进行训练，得到一次训练完成的河道鱼类生境适宜性预测深度学习模型； 步骤S6，在所述流量工况范围[Qmin,Qmax]中，按小于流量间隔ΔQacture的流量间隔重新加密选取得到L种流量工况，表示为流量工况Ql，l＝1,2,...,L； 采用一次训练完成的河道鱼类生境适宜性预测深度学习模型，模拟得到每种流量工况Ql对应的河道鱼类生境适宜性深度学习模型评价结果Resultprediction,l；对河道鱼类生境适宜性深度学习模型评价结果Resultprediction,l进行分析，识别得到对河道鱼类生境适宜性影响敏感的流量敏感区间其中，和分别为流量敏感区间的下界和上界； 步骤S7，建立鱼类生境适宜性增量学习训练样本集D*： 在识别到的流量敏感区间中，按增量学习间隔ΔQprediction，选取得到K*种流量工况，从步骤S2选取的K种流量工况中，随机抽样得到K**种流量工况；其中，ΔQprediction＜ΔQacture； 将K*种流量工况和K**种流量工况组合形成增量学习流量工况集； 将增量学习流量工况集中的每种流量工况，输入到所述鱼类生境适宜性物理机制模型，模拟得到每种流量工况对应的河道鱼类生境适宜性评价结果，进而组合形成鱼类生境适宜性增量学习训练样本集D*； 步骤S8，采用鱼类生境适宜性增量学习训练样本集D*，对一次训练完成的河道鱼类生境适宜性预测深度学习模型进行二次增量学习训练，得到训练完成的河道鱼类生境适宜性预测深度学习模型； 步骤S9，采用训练完成的河道鱼类生境适宜性预测深度学习模型，对所述目标河道区域在相应流量工况下的河道鱼类生境适宜性进行预测。

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电水利规划设计总院;国家电投集团黄河上游水电开发有限责任公司;西安理工大学;水电水利规划设计总院有限公司;中国水利水电建设工程咨询有限公司，其通讯地址为：100120 北京市西城区六铺炕一区北小街2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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