买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利一种基于数据机理融合模型的渠池上游水位预测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：CN120012981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510043853.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于数据机理融合模型的渠池上游水位预测方法是由曾志强;李晖;曹辉;张海荣;崔良;杨旭;高奉先;刘杨合;袁晓辉;夏浩顺设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据机理融合模型的渠池上游水位预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于数据机理融合模型的渠池上游水位预测方法，它包括以下步骤：步骤1：利用历史数据集构建相似预测历史序列组集；步骤2：构建积分时滞模型预测未来时段内的渠池下游水位；步骤3：将积分时滞预测模型得到渠池下游水位序列结果作为相似分析模型的相关性下游水位序列，通过曼哈顿距离构建相似预测模型，预测历史最相似的渠池下游水位，确定历史同期场景，并预测历史同场景下的渠池上游水位；本发明克服了相似预测模型相关序列偏差的不确定性，显著提高了渠池上游水位的预测精度。

本发明授权一种基于数据机理融合模型的渠池上游水位预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据机理融合模型的渠池上游水位预测方法，其特征在于：它包括以下步骤： 步骤1：利用历史数据集构建相似预测历史序列组集； 步骤2：构建积分时滞模型预测未来时段内的渠池下游水位； 步骤3：将积分时滞预测模型得到渠池下游水位序列结果作为相似分析模型的相关性下游水位序列，通过曼哈顿距离构建相似预测模型，预测历史最相似的渠池下游水位，确定历史同期场景，并预测历史同场景下的渠池上游水位； 所述步骤3具体包括以下内容： 以积分时滞模型预测得到的下游水位序列作为相似分析模型的相关性下游水位序列数据，计算相关性下游水位序列与相似预测历史序列组集中每组下游水位序列的曼哈顿距离，以曼哈顿距离最小的历史下游水位序列作为历史最相似下游水位序列；曼哈顿距离计算公式如下： ； 式中，为积分时滞结果序列中的第i时间节点的下游水位，为历史序列组集中任意序列组中的第i时间节点的下游水位； 通过历史最相似下游水位序列计算历史最相似上游水位序列，计算公式如下： ； 式中，为历史序列组集中的最相似下游水位序列的第i时间节点的下游水位，为历史序列组集中的最相似上游水位序列的第i时间节点的上游水位； 通过历史最相似上游水位预测河渠的上游水位，计算公式如下： ； 式中，为河渠的上游水位预测结果，为上游水位的预测校正系数。

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中国长江电力股份有限公司，其通讯地址为：430014 湖北省武汉市江岸区三阳路88号三阳中心；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。