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龙图腾网获悉西安麦莎科技有限公司申请的专利一种无人机水资源调度方案数据处理系统及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：CN118839994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411321270.2，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种无人机水资源调度方案数据处理系统及方法是由张广艳;赵琳;田海莉;昝朝静;王雷;郭海涛;冯雪丽;李一昆;刘茂宇;张莎莎设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机水资源调度方案数据处理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理的技术领域，公开了一种无人机水资源调度方案数据处理系统及方法。首先使用无人机获取初始水资源调度参数，并对初始水资源调度参数进行异常参数数据删除和缺失参数数据填充，得到处理好的水资源调度参数；再计算水资源调度目标函数和水资源调度约束条件，建立水资源调度模型；使用郊狼优化算法对水资源调度模型进行调整优化，通过设定适应度函数，通过寻找最佳适应度函数值得到各参数优化值；使用灰色关联分析法提取关键水资源调度参数，最后通过训练GRU神经网络实现对流量的预测，对水资源调度方案进行调整。本发明通过对水资源调度参数的处理实现水资源调度方案数据处理，方法准确且客观。

本发明授权一种无人机水资源调度方案数据处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机水资源调度方案数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、使用无人机获取初始水资源调度参数，组成初始水资源调度参数集合，基于LOF异常数据识别算法和改进的最近邻填充算法对初始水资源调度参数集合进行异常参数数据删除和缺失参数数据填充，得到处理好的水资源调度参数集合； 所述S1包括如下步骤： S11、无人机获取初始水资源调度参数，组成初始水资源调度参数集合；使用LOF异常数据识别算法识别并删除所述初始水资源调度参数集合中的异常参数数据，得到处理后的水资源调度参数集合； S12、根据所述处理后的水资源调度参数集合，使用改进的最近邻填充算法识别并填充缺失参数数据，得到处理好的水资源调度参数集合； S2、根据所述处理好的水资源调度参数集合，得到水资源调度模型的目标函数，结合水资源调度约束条件，建立水资源调度模型； 所述S2包括如下步骤： S21、根据所述处理好的水资源调度参数集合，将供水缺额最小作为目标函数F1，水库水位最大和作为目标函数F2； S22、根据所述处理好的水资源调度参数集合，构建水资源调度约束条件； S23、将所述供水缺额最小和水库水位最大和作为水资源调度的目标函数，结合水资源调度约束条件建立水资源调度模型； 所述构建水资源调度约束条件包括如下步骤： 根据不同时间段水库容量，建立水库水量平衡约束和水库容量约束；根据不同时间段流出流量，建立水库流量约束；根据不同时间段水库水位，建立水库水位约束； S3、通过所述水资源调度模型的目标函数得到适应度函数，在满足所述水资源调度约束条件下对水资源调度模型进行调整优化，通过寻找最优适应度函数值，得到优化后的水资源调度模型； 所述S3包括如下步骤： S31、根据所述水资源调度模型，得到水资源调度目标函数，将所述水资源调度目标函数作为适应度函数，并满足所述水资源调度约束条件；设定郊狼种群数量为D，郊狼子种群中郊狼个体维度为E，其中郊狼子种群中郊狼个体维度等于水资源调度模型中水资源调度参数的数量，生成初始化种群矩阵； S32、郊狼子种群在成长阶段，设定郊狼子种群数量为G，在所述郊狼子种群中选取一只头狼，郊狼子种群中郊狼个体社会排名记为H，且郊狼在成长阶段受到种群文化影响，计算郊狼子种群文化趋势； 在所述郊狼子种群中选取随机郊狼个体，设定随机郊狼个体的影响因子，根据随机郊狼个体的影响因子和郊狼子种群文化趋势，计算得到郊狼子种群中郊狼个体位置； S33、郊狼子种群在淘汰阶段，再次在所述郊狼子种群中选取随机郊狼个体，再计算郊狼子种群的淘汰概率；在淘汰概率下，根据郊狼子种群中郊狼个体对应的适应度函数值对郊狼个体进行淘汰，当新生郊狼个体对应的适应度函数值最小时，将新生郊狼个体淘汰；当每次迭代过程中，郊狼子种群中郊狼个体对应的适应度函数值小于新生郊狼个体对应的适应度函数值时，将郊狼子种群中郊狼个体淘汰； 郊狼子种群中郊狼个体随着迭代次数增加，根据每次迭代最佳适应度函数值进行位置更新，设定最大迭代次数为M，当当前迭代次数达到最大迭代次数时，停止迭代，得到最终郊狼个体位置，将所述最终郊狼个体E维位置的坐标值分别对应水资源调度模型中水资源调度参数，得到优化后的水资源调度模型； S4、基于所述优化后的水资源调度模型，使用灰色关联分析法提取关键水资源调度参数，再训练GRU神经网络，得到GRU神经网络模型，对流量进行预测，实现对无人机水资源调度方案调整； 所述S4包括如下步骤： S41、使用灰色关联分析法计算优化后的水资源调度模型中水资源调度参数的灰色关联度，提取关键水资源调度参数，组成关键水资源调度参数集合； S42、获取往年水资源调度参数，构建新的水资源调度模型，得到样本水资源调度参数集合，将所述样本水资源调度参数集合归一化处理，得到归一化样本集，将所述归一化样本集分成样本训练集和样本测试集；设定GRU神经网络选取随机梯度下降进行优化，将所述样本训练集输入到GRU神经网络中，不断迭代，直至GRU神经网络收敛，得到训练好的GRU神经网络；再将所述样本测试集输入到训练好的GRU神经网络中，设定误差阈值为ω，当输出结果误差小于误差阈值时，得到GRU神经网络模型，否则调整权重直至输出结果误差小于误差阈值； S43、将所述关键水资源调度参数集合输入到GRU神经网络模型中，输出流量预测值，使用所述流量预测值实时对优化后的水资源调度模型进行调整，实现对无人机水资源调度方案调整。

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