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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种感潮河网水闸群多目标智能水力调控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：CN119863016B 。

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：202411912760.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种感潮河网水闸群多目标智能水力调控方法是由袁赛瑜;步佳李;闫光辉;罗霄;唐洪武设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种感潮河网水闸群多目标智能水力调控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种感潮河网水闸群多目标智能水力调控方法，步骤如下：S1、获取感潮河网历史检测数据和水文数据。S2、构建河网流量预测模型、水位预测模型，得到河网关键断面水动力数据。S3、基于多目标优化思想，以水动力调控为核心的目标函数，将流量预测模型和水位预测模型嵌套入改进的优化算法。S4、根据河网防洪、水资源、水环境和水生态等多目标需求，基于优化算法求解最优闸门开度，生成实时动态的水闸群联合调控方案。本发明融合优化调度方法与机器学习技术，提出感潮河网水闸群多目标智能水力调控方法，可以实时生成水闸群联合调控方案，显著增强河网水体流动性和自净能力，为感潮河网水问题系统治理和智慧化管理提供重要支撑。

本发明授权一种感潮河网水闸群多目标智能水力调控方法在权利要求书中公布了：1.一种感潮河网水闸群多目标智能水力调控方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取感潮河网历史检测数据和水文数据并进行预处理，历史检测数据和水文数据包括闸门开度数据、潮汐水位数据、关键断面流量数据、闸内水位数据； S2、以闸门开度数据、潮汐水位数据为输入，关键断面流量数据为输出，构建并训练得到流量预测模型，以闸门开度数据、潮汐水位数据为输入、闸内水位数据为输出，构建并训练获得水位预测模型； 其中，流量预测模型具体是：基于时间融合变换器构建流量预测模型，时间融合变换器包括：门控残差网络GRN、变量选择网络，多层掩码注意力机制层；门控残差网络GRN，通过非线性变换实现输入特征的动态调整；变量选择网络，通过变量选择机制，结合门控残差网络对输入特征进行动态权重分配，提取重要特征；多层掩码注意力机制层捕捉复杂的时间序列特征间的依赖关系，同时通过掩码机制增强注意力的有效性，并通过多层堆叠提升模型对感潮河网复杂动态变化的建模能力； 基于长短期记忆网络LSTM构建水位预测模型； S3、以换水率、水位评价闸门开度方案构建多目标函数，并添加闸门开度约束； S4、采用遗传算法求解多目标函数，具体是：将流量预测模型和水位预测模型嵌套入遗传算法，流量预测模型在当前闸门开度方案下得到的关键断面流量数据传递给遗传算法，计算得到目标函数值，遗传算法判断换水率在当前方案下是否最大，若是，则得到最优河网水闸开度组合，否则，水位预测模型在当前方案下预测得到闸内水位，之后基于外河潮汐水位，比较闸内水位和外河潮汐水位得到水位差，返回优化算法重新调整闸门开度，再经过流量预测模型计算得到新的关键断面流量，迭代计算，直到目标函数达到最大值，即获得最优的河网水闸开度组合。

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