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龙图腾网获悉中科星图亿水(四川)科技有限公司;内蒙古自治区水利科学研究院申请的专利一种基于机器学习的流域洪水灾害早期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：CN120409822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510580265.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于机器学习的流域洪水灾害早期预测方法是由冯蓉;崔德新;魏彬;朱庆平;吴学侃;卢星夷;李江南;柴广志;徐俊伟设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的流域洪水灾害早期预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于洪水灾害预测领域，具体是公开了一种基于机器学习的流域洪水灾害早期预测方法，方法包括：数据采集、数据结构化、构建降水量预测模型、构建洪水灾害分级模型和洪水灾害预警。本方案在Holt‑Winters三参模型中引入动态平滑系数自适应调整机制，根据数据的实时变化自动调整平滑系数，并结合双向长短期记忆网络构建降水量预测模型，及时捕捉到近期数据的变化特征，进一步提升降水量预测的精度；在决策树模型中引入多目标优化的果蝇优化算法，设计复合目标函数，综合考虑决策树的精度、模型复杂度和训练时间，同时引入了帕累托优化避免了优化结果陷入局部最优解，进一步提高了模型的适应性和泛化能力。

本发明授权一种基于机器学习的流域洪水灾害早期预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的流域洪水灾害早期预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤S1：数据采集，采集流域内按时间顺序排序的气象数据、水文数据、降水量和历史洪水灾害数据构成源数据集，对源数据集中数值型数据的缺失值采用均值填充进行处理，对源数据集中类别型数据的缺失值采用独热编码进行处理，使用四分位数间距法检测和处理源数据集中的异常值； 步骤S2：数据结构化，源数据集中的数据为时间序列数据，采用滑动窗口技术将源数据切割为输入窗口与目标值，设置窗口长度为预设时间段，目标值为未来一天的水位，生成训练样本，以年为周期构建同期数据关联，将源数据集中的气象数据和水文数据作为特征，历史洪水灾害数据作为标签，对数值型的特征进行Min-Max归一化； 步骤S3：构建降水量预测模型，在Holt-Winters三参模型中引入动态平滑系数自适应调整机制，使用双向长短期记忆网络预测降水量； 步骤S4：构建洪水灾害分级模型，在决策树模型中引入多目标优化的果蝇优化算法，对决策树中的超参数进行优化，使洪水灾害分级模型预测洪水灾害并进行分级； 步骤S5：洪水灾害预警，采集实时气象数据和水文数据，输入到降水量预测模型中预测降水量，再次将实时气象数据、水文数据和预测的降水量输入到洪水灾害分级模型中预测洪水灾害并进行分级。

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科星图亿水(四川)科技有限公司;内蒙古自治区水利科学研究院，其通讯地址为：610299 四川省成都市自由贸易试验区天府新区兴隆街道湖畔路东段733号附OL-02-202311003号；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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