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龙图腾网获悉长江勘测规划设计研究有限责任公司申请的专利一种基于效益风险均衡准则的径流组分模型选择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：CN118171970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202410240623.X，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权一种基于效益风险均衡准则的径流组分模型选择方法是由丁小玲;胡维忠;罗斌;陈尚法;李伟;苏培芳;蔡林杰;唐海华;邹强设计研发完成，并于2024-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于效益风险均衡准则的径流组分模型选择方法在说明书摘要公布了：一种基于效益风险均衡准则的径流组分模型选择方法，包括：基于实测径流资料构造变化长度的径流序列样本集；建立由突变、趋势、周期、均值等确定性成分和剩余随机成分叠加组成的径流组分模型；构建不同模型形式的径流组分模型集；采用模型集中的各组分模型分别进行变化长度径流序列的确定性成分识别；计算各组分模型对变化长度径流序列确定性成分的识别精度，得到与径流序列样本数相同的精度指标序列；计算精度指标序列的均值和标准差，代表径流组分模型的效益和模型稳定性风险；定义效益风险均衡指标；计算各组分模型的效益风险均衡指标，从模型集中选择最佳模型。本发明可为径流组分模型选择提供一种均衡考量模型效益和风险的决策依据。

本发明授权一种基于效益风险均衡准则的径流组分模型选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于效益风险均衡准则的径流组分模型选择方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：基于实测径流序列构造变化长度的径流序列样本集； 步骤2：建立由突变成分、趋势成分、周期成分、均值成分和剩余随机成分叠加组成的径流组分模型； 步骤3：将步骤2中突变成分、趋势成分、周期成分、均值成分设置为不同的组合方式和分离顺序，构建不同形式的径流组分模型集，将模型形式记为； 步骤4：选取步骤3径流组分模型集中的某一模型形式，对步骤1中变化长度的径流序列样本集依次进行径流确定性成分的提取，直至遍历完模型集中所有模型形式； 步骤5：计算步骤4中各模型形式所识别的径流确定性成分相对于实测径流序列的拟合精度，得到变化长度径流序列的拟合精度样本集； 步骤6：分别计算步骤5中各模型形式下样本长度为L的拟合精度样本集的均值和标准差，代表该模型对径流成分的效益指标和风险指标； 步骤7：根据效益指标和风险指标确定效益风险均衡指标的计算公式； 步骤8：根据步骤6中各模型的效益指标和风险指标，采用步骤7的计算公式和依次计算各模型的效益风险均衡指标，以效益风险均衡指标最小准则为决策依据，从步骤3所构建的径流组分模型集中选择最佳的径流组分模型； 步骤2中径流组分模型的描述为： 1； 式中，分别代表突变成分、趋势成分、周期成分、均值成分、以及剩余随机成分，所述剩余随机成分是除去均值的随机剩余序列；公式（1）中各成分按照给定顺序依次进行识别，在剔除上一成分得到剩余序列之后再识别下一成分； 步骤2中突变成分、趋势成分、周期成分提取的具体步骤包括： 步骤2.1：采用突变检验法对径流序列进行突变诊断，将原径流序列按照突变点进行分段，第一个片段代表天然径流子序列，后续片段为变异子序列，将变异子序列通过均值变换，还原至天然径流相同的均值水平，消除均值变异成分，记K个突变点将原序列分段的子序列为，则突变成分表达如下： 2； 式中，为天然子序列的均值，为第k个变异子序列的均值； 步骤2.2：采用一元线性回归方程对径流序列进行拟合，斜率和截距参数采用最小二乘回归法求解，将拟合方程中一次项作为趋势成分，表达式如下： 3； 式中，x为表示时间的因变量，表示趋势成分的拟合值，为斜率参数； 步骤2.3：采用周期图法进行径流序列的显著周期成分识别，通过F检验识别出显著周期成分，若有d个显著谐波，则周期成分表达式如下： 4； 式中，表示周期成分的拟合值，即谐波累加的主周期成分，主周期； 步骤7中效益风险均衡指标计算公式为： 6； 式中，B为模型对变化径流序列的平均拟合精度，代表模型对径流成分识别所取得的“效益”；R为变化径流序列下模型拟合精度的波动大小，代表模型应对变化径流序列的稳定性，称为“风险”；BR为效益风险均衡指标，为0~1之间的权重系数； 若B为基于极大化目标的平均精度指标，将B转化为与风险指标R相一致的极小化目标；根据决策者偏好选取不同的权重系数；计算不同权重的BR指标，作为模型选择的决策依据。

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