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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种空间约束的地表水体高维参数优化算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：CN119623340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411693323.3，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种空间约束的地表水体高维参数优化算法是由郭飞;胡慧婷;袁浩天;颜紫玉;李俊达;王兰馨设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空间约束的地表水体高维参数优化算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种空间约束的地表水体高维参数优化算法，具体处理步骤为包括：1水质参数个数及范围确定2参数初始采样。通过敏感性分析筛除低敏感参数，并确定最优采样空间进行SCE‑UA采样，形成初始样本群。3动态降维。在每轮迭代的空间中进行敏感性分析，暂时冷却低敏感参数，优化剩余参数。4SCE‑UA复合形划分及单纯形生成。设定各复合形基准样本点，通过欧式距离对剩余点聚类划分。寻找各复合形内部相似度最高的样本点，作为单纯形。6追踪优化空间变化，若出现空间扩散，及时激活冷却参数，恢复维度。7收敛条件及输出。本发明基于参数的空间差异特征，使用多重空间约束策略寻找最优参数空间，降低优化难度，提高优化效率。

本发明授权一种空间约束的地表水体高维参数优化算法在权利要求书中公布了：1.一种空间约束的地表水体高维参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 1水质参数及范围确定；根据研究区域环境以及水文模型，确定水文模型模拟水质参数区间范围； 2静态降维；利用敏感性分析方法的OAT方法，对全局空间进行粗糙采样，轨迹数设置与参数维度n相同，每个参数的变化梯度设置为整数，并进行敏感性分析；根据敏感性分析结果，筛选掉敏感性结果小于自定义筛除阈值的参数，对参数进行静态降维；而将剩余参数代入后序优化； 3SCE-UA密集采样；根据敏感性分析过程，划分出最有可能获得最优解的采样空间，在此空间内进行密集采样； 4动态降维；确定每次迭代的空间范围，首先判断此范围是否与前序迭代范围相同，若相同，则直接使用前序的敏感性分析结果；若不相同，则再次使用敏感性分析方法，对当前范围内对敏感性小于自定义冷却阈值的参数进行冷冻，设为冷却参数，优先对当前范围内敏感性较大参数进行优化； 5SCE-UA复合形划分；将样本点集合全体所形成的空间形状分解为多个简单形状的步骤；根据聚类算法，划分出n+1个复合形,为每个复合形设置一个最优的基点，即将目前水文模型计算得到的目标函数值从小到达排序的第i个函数值对应的样本点放入第i个复合形，作为该复合形的基点；将剩余点依次放入复合形，直到该复合形内部数量达到2n个，完成复合形确定； 6SCE-UA单纯形及进化参数确定；SCE-UA算法中，在每个复合形内部，寻找能够构成基本形状的样本点形成单纯形，作为最小优化单元，降低优化难度；本方法中，在每个复合形内部，应用相似度分析方法来识别复合形内部相似度最高的n+1个样本点；这些点被设定为当前迭代的单纯形；同时根据最差点的相似度系数确定进化参数α与β； 7优化空间追踪及恢复；在单纯形进化的过程中，追踪空间是否存在向外扩张搜索的情况，若存在，则立刻激活冷却参数，恢复维度； 8SCE-UA收敛条件判定；根据每轮迭代结果，判定收敛条件是否满足，并输出收敛结果。

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