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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种耦合气象预报产品的中长期径流预报方法及相关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：CN120509526B 。

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：202510592570.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种耦合气象预报产品的中长期径流预报方法及相关装置是由于冰;丛海雪;徐博;范鹏;辛静怡;彭勇;韩义超设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种耦合气象预报产品的中长期径流预报方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种耦合气象预报产品的中长期径流预报方法及相关装置，涉及径流预报技术领域，该方法包括，首先获取待预测时段前若干个时段的径流数据、气象数据和气候指数数据以及待预测时段的降水校正预报数据，作为输入数据集；随后在进行预处理以及冗余变量筛选后，将得到的输入数据集输入到已通过训练及对比确定出的最优径流预报模型中，得到待预测时段的径流预报数据；相较于现有的物理水文模型，本申请耦合降水校正预报数据进行径流预测，避免了复杂的水文物理计算，提高了模型的适应性和泛化能力；相较于现有的数据驱动方法，本申请耦合降水校正预报数据来进行中长期的径流预报，克服了现有方法中未充分考虑未来气象对于中长期径流的影响。

本发明授权一种耦合气象预报产品的中长期径流预报方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种耦合气象预报产品的中长期径流预报方法，其特征在于，包括： 获取待预测时段前若干个时段的径流数据、气象数据和气候指数数据以及待预测时段的降水校正预报数据，得到输入数据集；所述径流数据、所述气象数据、所述气候指数数据均包括若干个输入变量； 针对所述气象数据和所述降水校正预报数据进行降尺度处理，并针对所述径流数据和所述气候指数数据进行插值补全，得到预处理后的输入数据集； 采用LASSO算法对预处理后的所述输入数据集中的输入变量进行筛选，去除冗余的输入变量，得到筛选后的输入数据集； 将筛选后的所述输入数据集输入到最优径流预报模型中，得到待预测时段的中长期径流预报数据；所述最优径流预报模型为在使用不同训练样本集对初始径流预报模型训练得到的若干个径流预报模型中预测精度最高的径流预报模型；不同所述训练样本集中的样本包括的输入变量不完全相同；训练得到所述最优径流预报模型的训练样本集中的样本包括的输入变量，与筛选后的所述输入数据集中的输入变量完全相同。

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