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龙图腾网获悉安徽水科数智信息技术有限公司;安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院(安徽省水利工程质量检测中心站)申请的专利基于降雨特性的小型水库渗流数据智能分析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：CN120337016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510296945.0，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于降雨特性的小型水库渗流数据智能分析是由王铭铭;张皖博;刘怀利;沈超;洪一铨设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于降雨特性的小型水库渗流数据智能分析在说明书摘要公布了：本发明公开了基于降雨特性的小型水库渗流数据智能分析，通过特征构造对渗压数据、降雨量、水库水位生成相应的特征，并采用RobustScaler方法对数据进行归一化处理；通过构建基于历史降雨量的长短期记忆网络模型及随机森林模型，结合贝叶斯优化和网格搜索技术对模型参数进行调优；对真实测压管水位进行系统性分析，滤除水库水位对测压管水位的潜在影响，对比累计时段降雨量及历史降雨量对测压管水位的影响，利用可视化工具绘制二者之间的散点图。该发明特别适用于小型水库渗流数据智能分析，能够提升水库安全监测和管理的智能化水平。

本发明授权基于降雨特性的小型水库渗流数据智能分析在权利要求书中公布了：1.基于降雨特性的小型水库渗流数据智能分析，其特征在于，包括以下步骤: 步骤S1：通过特征构造对渗压数据、降雨量、水库水位生成相应的特征，并使用RobustScaler方法对这些特征进行归一化处理； 步骤S2：利用历史累计降雨量数据构建LSTM模型的输入和输出序列，确定模型的层数及每层神经元数量，并选择损失函数和优化器； 利用LSTM模型捕捉过去降雨量对当前测压管水位的滞后效应，即 其中表示过去时段的降雨量，代表过去降雨量对当前时刻测压管水位的滞后影响； 步骤S3：调整时间窗口长度、批量大小和学习率，通过贝叶斯网络优化模型参数，确定LSTM模型以预测历史降雨量对测压管水位影响； 步骤S4：基于该时段的累计降雨量，构建随机森林模型的输入特征和目标变量，选择树的数量及最大深度，并确定损失函数和评估标准； 通过随机森林捕捉不同大小的累计降雨量对测压管水位的影响； 步骤S5：调整树的数量和最小样本分割数，通过网格搜索优化参数，确定随机森林模型以预测累计时段降雨量对测压管水位影响； 步骤S6：对真实测压管水位进行系统性分析，滤除水库水位对测压管水位的潜在影响，对比累计时段降雨量及历史降雨量对测压管水位的影响，利用可视化工具绘制散点图； 步骤S6中使用可视化工具绘制散点图，将累计时段降雨量和历史降雨量作为自变量，测压管水位作为因变量。

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安徽水科数智信息技术有限公司;安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院(安徽省水利工程质量检测中心站)，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市高新区兴园社区服务中心红枫路55号安徽省水利科学研究院科研楼402-404室；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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