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龙图腾网获悉天湾数字技术股份有限公司申请的专利一种多维度的水文风险评估方法、装置和计算机设备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：CN119862820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510225066.9，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种多维度的水文风险评估方法、装置和计算机设备是由刘海龙;李声辉设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多维度的水文风险评估方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种多维度的水文风险评估方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取目标水域的水文实时数据和水文历史数据，并分别输入到水文风险机器模型以及水文风险物理模型中，得到两者的预测数据。若两者预测数据的差异超过预设值，则调整模型参数，重新输入数据并进行预测，直到预测差异小于设定的阈值。然后选择差异较小的模型结果作为水域风险预测数据，并对该预测数据进行可用性检查，若数据可信，则将其作为目标风险预测数据用于后续应用。采用本方法能够有效提高水文风险的预测结果的准确性和时效性，为水域管理、灾害预警和决策制定提供更加准确和实时的数据支持。

本发明授权一种多维度的水文风险评估方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种多维度的水文风险评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标水域的水文实时数据以及水文历史数据； 将所述水文实时数据以及所述水文历史数据分别输入至水文风险机器模型以及水文风险物理模型，得到风险机器模型预测数据以及风险物理模型预测数据； 在所述风险机器模型预测数据和所述风险物理模型预测数据的差异大于预设差异的情况下，根据所述差异调整所述水文风险机器模型以及所述水文风险物理模型的模型参数，包括：对所述水文风险机器模型的超参数进行优化，所述超参数包括学习率、隐藏层节点数和正则化项；以及对所述水文风险物理模型的物理方程参数进行优化，所述参数包括水流摩擦系数与降水-径流转化系数；所述优化采用粒子群优化、遗传算法或贝叶斯优化中的至少一种，以缩小所述水文风险机器模型和所述水文风险物理模型之间的预测差异并迭代收敛； 将调参后水文风险机器模型作为所述水文风险机器模型，以及将调参后水文风险物理模型作为所述水文风险物理模型，返回执行所述将所述水文实时数据以及所述水文历史数据分别输入至水文风险机器模型以及水文风险物理模型，得到风险机器模型预测数据以及风险物理模型预测数据的步骤； 直到所述风险机器模型预测数据和所述风险物理模型预测数据的差异小于所述预设差异的情况下，选取所述风险机器模型预测数据或所述风险物理模型预测数据作为水域风险预测数据； 对所述水域风险预测数据进行可用性检查，在所述可用性检查的检查结果表征所述水域风险预测数据为可信的情况下，将所述水域风险预测数据作为目标风险预测数据。

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