东南大学缪昊君获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利集成粒子滤波与物理模型的城市内涝态势的实时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：CN120145788B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510113914.7，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权集成粒子滤波与物理模型的城市内涝态势的实时预测方法是由缪昊君;傅大放;杜二虎设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本集成粒子滤波与物理模型的城市内涝态势的实时预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种集成粒子滤波与物理模型的城市内涝态势的实时预测方法包括：建立纳入点位耦合的状态转移模型：更新粒子权重并归一化：通过归一化的粒子集合计算多个内涝点位预测值。与现有技术相比，本发明预测方法，通过纳入点位耦合，实时数据修正SWMM物理模型误差，提高了系统对动态内涝过程的适应性和预测精度。粒子滤波利用液位传感器的实时数据校正SWMM模型预测结果，从而输出更符合实际的积水范围。
本发明授权集成粒子滤波与物理模型的城市内涝态势的实时预测方法在权利要求书中公布了：1.一种集成粒子滤波与物理模型的城市内涝态势的实时预测方法,其特征在于，包括： 建立纳入点位耦合的状态转移模型： 其中，为时刻t下第i个粒子的状态变量；f·为物理模型的状态转移模型，Ut是状态转移模型的外部输入；gxt-1,p,Cpq为内涝点位p点和q点之间通过耦合关系计算出的状态变化；为时刻t下第i个粒子的状态变量； 更新粒子权重： 其中，为第i个粒子在上一时刻的权重；为可观测点的集合，为对所有观测点n进行累乘，综合考虑所有观测点对粒子权重的影响；为高斯分布密度函数，yt,n为时间t观测点n的实际观测值；为由粒子i在第n个点的预测值；R为观测噪声的协方差矩阵，衡量观测数据的不确定性； 更新后的权重归一化： 其中，为归一化后的粒子权重； 通过更新后的粒子集合，计算预测值： 其中，为每个时刻t的多个内涝点位预测值； 内涝点位p点和q点之间通过耦合关系计算出的状态变化gxt-1,p,Cpq为： 其中，Cpq为点位q对点位p的耦合系数；φ·为点位之间的具体影响函数；xt-1,q为点位q在时刻t-1的状态变量；xt-1,p为点位p在时刻t-1的状态变量。
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