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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于多尺度特征提取的河流流量预测方法与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：CN119558677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411601924.7，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于多尺度特征提取的河流流量预测方法与系统是由刘士军;王德广;潘丽;李军;陈柲安设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征提取的河流流量预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度特征提取的河流流量预测方法与系统，涉及河流流量预测和深度学习技术领域。该方法包括：获取河流流量数据，对河流流量进行初步特征提取和筛选，得到河流流量初步特征；对河流流量的初步特征进行预处理；利用河流流量模型对预处理后的河流流量初步特征进行预测，得到河流流量预测结果，其中，预测过程包括对河流流量初步特征分别进行局部特征和季节性特征提取，再对提取的不同尺度的特征进行相互关系的学习，根据学习结果对河流流量进行预测。本发明充分考虑了河流流量中的多尺度特征以及特征之间复杂的关系，有效的提高了河流流量预测的准确性。

本发明授权一种基于多尺度特征提取的河流流量预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征提取的河流流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取河流流量数据，对河流流量进行初步特征提取和筛选，得到河流流量初步特征； 对河流流量的初步特征进行预处理； 利用河流流量预测模型对预处理后的河流流量初步特征进行预测，得到河流流量预测结果，河流流量预测模型结构由卷积神经网络、时间卷积网络和双向门控循环单元组成，利用卷积神经网络提取河流流量初步特征中的局部特征，利用时间卷积网络提取河流流量初步特征中的季节性特征，利用双向门控循环单元对提取的不同尺度的特征进行相互关系的学习，根据学习结果对河流流量进行预测；其中，预测过程包括对河流流量初步特征分别进行局部特征和季节性特征提取，再对提取的不同尺度的特征进行相互关系的学习，根据学习结果对河流流量进行预测；局部特征是指引起河流流量短期急速变化的突发自然因素，包括强降雨、持续降雨和洪水，季节性特征是指河流流量随季节变化而呈现出的周期性模式，与环境因素密切相关，包括气候变化、冰雪融化和夏季降雨。

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山东大学，其通讯地址为：250101 山东省济南市高新区舜华路1500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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