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龙图腾网获悉中国水利水电科学研究院申请的专利一种融雪径流混合预报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：CN119442822B 。

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：202411568534.4，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权一种融雪径流混合预报方法及系统是由杨明祥;张居嘉;董宁澎;蒋云钟;王浩;王贺佳设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融雪径流混合预报方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种融雪径流混合预报方法及系统，涉及水文预报技术领域，解决现有技术在复杂地形和气象条件下对融雪径流预测可靠性不足的技术问题；本发明包括构建基于“动态‑静态”混合驱动的长短期记忆网络模型即DS‑LSTM模型，利用研究区数据生成的数据集对DS‑LSTM模型进行训练验证，所述DS‑LSTM模型利用长时段记忆特性捕捉前期气象要素对积雪特征的影响，并通过多维学习能力描绘局地静态下垫面对积雪特征的作用，将融雪径流模型中的积融雪计算模块替换为验证过的DS‑LSTM模型获取融雪径流混合预报模型，采用融雪径流混合预报模型实现融雪径流混合预报；本发明可以为融雪径流模型提供多因素动态校正的积融雪计算数据。

本发明授权一种融雪径流混合预报方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融雪径流混合预报方法，其特征在于，包括： 构建基于动态静态混合驱动的长短期记忆网络模型即DS-LSTM模型，利用研究区数据生成的数据集对DS-LSTM模型进行训练验证，所述DS-LSTM模型包括动态输入模块、静态特征整合模块以及特征融合模块，所述动态输入模块利用LSTM的记忆单元捕捉气象要素在时间序列上的动态变化特征作为动态特征；所述静态特征整合模块结合模型的多维数据挖掘能力，捕捉局部地下垫面特征对积雪分布和特性的影响作为静态特征；所述特征融合模块引入嵌入层，将静态特征映射到动态特征的同一特征空间，将动态输入模块输出的动态特征与静态特征整合模块输出的静态特征进行拼接，形成混合特征向量，再引入注意力机制，对混合特征向量进行加权处理；将融雪径流模型HBV中的积融雪计算模块替换为训练验证过的DS-LSTM模型获取融雪径流混合预报模型DS-LSTM-HBV，采用融雪径流混合预报模型DS-LSTM-HBV实现融雪径流混合预报；所述研究区数据包括动态气象数据、静态下垫面特征数据、积雪特征站点实测数据和积雪遥感数据。

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