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龙图腾网获悉河海大学申请的专利用于多模态洪水预警的洪水优先调度智能评估方法及系统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：CN120764982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511279389.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权用于多模态洪水预警的洪水优先调度智能评估方法及系统是由瞿思敏;纪小敏;石朋;江鹏;白云鹏;杨丰源;司伟;姚成;向小华设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于多模态洪水预警的洪水优先调度智能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了用于多模态洪水预警的洪水优先调度智能评估方法，包括如下步骤：步骤一，采集降雨、水位与流速数据并预处理生成标准化多模态输入；步骤二，构建河网图结构，提取节点与边特征生成图结构输入数据；步骤三，将图结构输入EvolveGCN演化型图卷积网络，嵌入调度路径可达性、资源瓶颈与执行约束特征，输出状态传播特征集合；步骤四，根据状态传播特征生成节点状态预测向量；步骤五，计算三类风险评分，施加非线性约束构建优先级评分集合；步骤六，生成调度动作序列并采集反馈数据；步骤七，利用反馈更新评分与调度顺序，更新卷积结构，输出最终指令。本发明实现了洪水调度智能预测闭环，提升响应效率与调度可行性。

本发明授权用于多模态洪水预警的洪水优先调度智能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.用于多模态洪水预警的洪水优先调度智能评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、采集降雨、水位与流速数据，预处理生成标准化多模态输入数据； 步骤二、构建河网图结构，将观测点表示为节点，河道连接表示为边，提取节点与边特征，生成图结构输入数据； 步骤三、将图结构输入数据输入至基于EvolveGCN构建的演化型图卷积网络，采用可行性增强卷积结构传播节点状态特征，卷积过程中嵌入调度路径可达性、资源瓶颈与执行约束特征，输出状态传播特征集合； 所述基于EvolveGCN构建的演化型图卷积网络包括图卷积参数初始化单元、图卷积参数演化单元、门控递归单元、节点状态更新单元、历史状态融合单元、状态存储单元和输出调度单元； 在图卷积初始化阶段，由图卷积参数初始化单元在演化型图卷积网络的输入端接收图结构输入数据，将图结构输入数据划分为若干个时间步图结构快照，基于时间步图结构快照为每一层图卷积结构初始化节点状态传播权重矩阵与偏置项； 在每一时间步开始时，由图卷积参数演化单元在参数演化路径中调用上一个时间步的卷积权重集合，结合当前时间步图结构快照的节点状态变化信息，通过门控递归单元执行参数更新操作，生成当前时间步的卷积权重集合； 在每一时间步卷积传播阶段，由节点状态更新单元对每一图结构节点调用历史状态传播特征集合，根据当前时间步的卷积权重集合与邻接边权信息，执行图结构卷积操作，计算得到节点状态传播特征，所述操作在图结构中所有节点并行完成； 在状态传播后，由历史状态融合单元于当前时间步的状态传播路径中调用节点过往时间步的状态传播特征，采用拼接、线性融合或残差连接方式完成历史信息融合，生成融合后的节点状态传播特征表示； 在每一时间步结束后，由状态存储单元在时序特征缓存区中记录当前时间步所有节点的状态传播特征，作为下一时间步图卷积参数演化与状态融合的输入基础； 在所有时间步执行完成后，由输出调度单元将各时间步生成的节点状态传播特征集合进行序列整合，输出最终的状态传播特征集合； 步骤四、根据状态传播特征集合生成节点状态预测向量； 步骤五、基于节点状态预测向量计算基础风险、动态威胁与区域脆弱性三类指标，施加包含上限抑制函数与归一化函数的非线性约束机制构建优先级评分特征集合，生成节点优先级评分集合； 步骤六、根据节点优先级评分集合生成调度动作序列，将调度动作序列发送至控制对象执行，在执行过程中采集对应节点的水位变化数据、流速变化数据与响应状态信息，构建调度执行反馈数据集合； 步骤七、根据调度执行反馈数据集合触发节点优先级评分集合与调度动作序列的动态更新与重排序操作，基于反馈数据集合更新可行性增强卷积结构，生成最终调度动作指令集合。

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