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龙图腾网获悉广西大学申请的专利基于时频分解和集成学习模型的流域径流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：CN117272000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311280085.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于时频分解和集成学习模型的流域径流预测方法是由莫崇勋;黄珂珂;赖树锋;唐岗;唐玲玲;刘光明;孙桂凯;杨云川设计研发完成，并于2023-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时频分解和集成学习模型的流域径流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时频分解和集成学习模型的流域径流预测方法，包括该基于时频分解和集成学习模型的流域径流预测方法包括以下步骤：S1、获取流域径流数据，并对其变化特性进行分析得到原始径流序列；S2、利用原始径流序列构建基于两阶段时频分解和集成学习组合模型；S3、利用基于两阶段时频分解和集成学习组合模型对径流进行预测，得到流域径流预测结果。本发明可以通过进行两阶段时频分解，使得分解子序列分量可以有效地提高预测精度，从而提高模型的整体预测精度，可以为中长期径流预测提供新的思路。

本发明授权基于时频分解和集成学习模型的流域径流预测方法在权利要求书中公布了：1.基于时频分解和集成学习模型的流域径流预测方法，其特征在于，该基于时频分解和集成学习模型的流域径流预测方法包括以下步骤： S1、获取流域径流数据，并对其变化特性进行分析得到原始径流序列； S2、利用原始径流序列构建基于两阶段时频分解和集成学习组合模型； S3、利用基于两阶段时频分解和集成学习组合模型对径流进行预测，得到流域径流预测结果； 所述利用原始径流序列构建基于两阶段时频分解和集成学习组合模型包括以下步骤： S21、采用互补集合经验模态分解法对原始径流序列进行分解，得到子序列分量； S22、通过变分模态分解法对子序列分量进行分解，得到新的子序列； S23、利用预先构建的轻量级梯度提升机模型对新的子序列进行预测，得到基于两阶段分解的新的子序列预测值； 所述采用互补集合经验模态分解法对原始径流序列进行分解，得到子序列分量包括以下步骤： S211、在原始序列xt中加入正负白噪声nt，构成新的序列x+t和x-t： x+t＝xt+nt x-t＝xt-nt； S212、采用经验模态分解法分解新的序列x+t和x-t，分别得到imf1和imf2； S213、重复S211及S212，得到两组集成imf1和imf2： S214、计算具有正噪声和负噪声均值的集合imf： S215、重构信号，定义cit为imf，原始序列xt表示为cit和残差rnt之和，则互补集合经验模态分解的分解结果为： 式中，n表示具有正噪声和负噪声均值的集合的数量； 所述利用基于两阶段时频分解和集成学习组合模型对径流进行预测，得到流域径流预测结果包括以下步骤： S31、分别获取基于两阶段分解的新的子序列预测值及一次分解的其他序列预测值； S32、将基于两阶段分解的新的子序列预测值与一次分解的其他序列预测值进行线性求和，得到流域径流预测结果； 所述一次分解的其他序列预测值的计算包括以下步骤： 获取采用互补集合经验模态分解法对原始径流序列分解后的其他子序列分量，并利用预先构建的轻量级梯度提升机模型对其他子序列分量进行预测，得到利用互补集合经验模态分解法分解的其他序列预测值。

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