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龙图腾网获悉中水淮河规划设计研究有限公司申请的专利一种基于LSTM的未来年多目标需水预测方法及装置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：CN120031317B 。

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：202510121957.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于LSTM的未来年多目标需水预测方法及装置是由王浩;程东阳;常春晓;王亚东;焦军;常星;王敬磊;吴晨晨;邵梦琪;谢玉强;褚梦薇设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM的未来年多目标需水预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于LSTM的未来年多目标需水预测方法及装置，涉及需水预测领域，该方法包括获取各行业需水的关键影响因子；将每一行业需水的已知关键影响因子分别输入至对应的训练后LSTM模型中，得出每一行业需水对应的未来预设时段的关键影响因子预测结果；将每一行业需水对应的关键影响因子预测结果分别输入到对应的训练后机器学习模型中，得出每一行业需水对应的未来预设时段的需水量预测结果。本申请中，对于各行业需水量的预测，先利用LSTM模型预测未来时段的关键影响因子，将预测出的未来时段的关键影响因子作为输入，输入到机器学习模型中，得出未来时段的需水量，提高了未来时段各行业需水量预测的准确性。

本发明授权一种基于LSTM的未来年多目标需水预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM的未来年多目标需水预测方法，其特征在于，所述基于LSTM的未来年多目标需水预测方法包括： 获取各行业需水的关键影响因子； 将每一行业需水的已知关键影响因子分别输入至对应的训练后LSTM模型中，得出每一行业需水对应的未来预设时段的关键影响因子预测结果； 将每一行业需水对应的所述关键影响因子预测结果分别输入到对应的训练后机器学习模型中，得出每一行业需水对应的未来预设时段的需水量预测结果；其中，该机器学习模型是利用历史关键影响因子和对应的历史实际需水量训练得到的BP神经网络； 其中，获取各行业需水的关键影响因子的方法，具体包括： 获取各行业需水的初选影响因子； 利用Spearman秩相关性检验法从所述初选影响因子中筛选出每一行业需水对应的关键影响因子，具体为： 对每一行业需水的每一变量对，将变量对的所有历史观测值按照大小进行排序；一个初选影响因子和对应的行业需水量构成一个变量对； 对每一变量对，根据变量对的排序后位置计算变量对的每一组历史观测值对应的秩次差； 对每一变量对，根据变量对的每一组历史观测值对应的秩次差计算变量对的相关性； 根据每一变量对的相关性和对应的相关性阈值的比较结果，从所述初选影响因子中筛选出每一行业需水对应的关键影响因子。

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