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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种推算上游水库对中下游控制站调度响应关系的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：CN119962893B 。

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：202510040000.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种推算上游水库对中下游控制站调度响应关系的方法是由徐一超;王景怡;张弛;吴文雄;蒋志强设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种推算上游水库对中下游控制站调度响应关系的方法在说明书摘要公布了：本发明属于防洪调度领域，公开一种推算上游水库对中下游控制站调度响应关系的方法，包括：利用Mike模型生成不同边界与水库调蓄过程下的河道水动力状态，并加入实测洪水序列，形成上游水库调度‑下游河道水动力学状态样本。确定上游下泄流量的影响周期，采用Elman神经网络提取上游水库下泄流量与下游控制站流量的响应关系，并评价模型的性能。以上游水库下泄流量‑下游控制站水位数据为基础，使用多元线性回归建立用于下游反向推求上游水库蓄泄过程的流量‑水位模型。确定下游河道的水位或行洪流量目标，逆推上游水库的下泄流量过程和拦蓄过程，实现上游水库的反向控制。本发明能够为流域的防洪调度提供更加有力的依据，从而降低调度风险。

本发明授权一种推算上游水库对中下游控制站调度响应关系的方法在权利要求书中公布了：1.一种推算上游水库对中下游控制站调度响应关系的方法，其特征在于，包括如下： S1，基于已有的一维水动力学模型，通过设置上游水库调度过程，以及不同支流、区间入汇边界条件，计算得到不同边界与水库调蓄过程下的河道水动力学状态，并加入流域实际测量的洪水序列，形成大量上游水库调度-下游河道水动力学状态样本； S2，在S1的数据样本基础上，确定上游下泄流量的影响周期，采用Elman神经网络算法提取上游水库下泄流量与下游控制站流量的响应关系，实现从上游水库到下游站点的正向计算，并采用评价指标来说明模型的性能； 具体包括： S21，确定上游水库下泄流量的影响周期，定义影响周期为当流域其他支流与区间入流恒定，而水库流量为恒定序列时，通过改变上游恒定流量，下游站流量达到并保持稳定状态的时间，若上游的影响周期为N天，以上游第1天到第N天的流量为一方案，预测下游第N+1天的流量变化，以上游第2天到第N+1天的流量为一方案，预测下游第N+2天的流量变化，以此类推，共计生成DF-N+1个方案，其中DF为上游实际洪水天数； S22，Elman神经网络是一种典型的局部回归网络，相较于前馈神经网络增加了具有记忆单元的承接层，能够有效处理关于时序信息对象的相关问题，将实际洪水序列按照上游影响周期N天为步长划分为若干训练样本，按步长划分将上游水库的下泄流量作为Elman神经网络算法的预报输入，下游控制站的流量作为网络训练的输出，用于提取上游水库下泄流量与下游控制站流量的响应关系； S23，在评估Elman模型的性能时，使用多种指标来量化模型结果的好坏，评估指标包括平均绝对误差MAE、确定性系数DC、均方根误差RMSE以及合格率QR； S3，以历史实测洪水资料为基础，使用多元线性回归算法建立用于下游控制站反向推求上游水库蓄泄过程的流量-水位模型，并计算周期内的流量系数； S4，确定下游河道的水位或行洪流量要求，结合上游水库下泄流量约束，以上游水库拦蓄量最小或者下泄流量最大为目标，逆推上游水库的拦蓄流量过程和下泄过程，实现上游水库蓄泄过程的反向控制。

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