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龙图腾网获悉自然资源部第二海洋研究所申请的专利一种基于混合模型的潮滩演变预测方法及系统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：CN120805782B 。

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：202511262743.0，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于混合模型的潮滩演变预测方法及系统是由梁慧迪;祖涛;史璐铭;蔡廷禄;周旭东设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合模型的潮滩演变预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于混合模型的潮滩演变预测方法及系统，涉及动力地貌学与人工智能交叉技术领域，包括：构建目标海岸带不同情景下的潮滩冲淤演变数据库；基于该数据库通过人工智能算法构建地貌预测模型，以水动力特征数据为输入，海床冲淤变化量为输出；基于物理机制模型与地貌预测模型执行混合模拟，通过循环迭代更新地形边界条件实现长历时演变预测；配置业务应用模块，通过交互界面接收用户输入参数并输出可视化结果。本发明将传统水动力‑泥沙‑地貌耦合计算解耦为物理机制与AI协同的链式流程，显著降低计算复杂度，实现潮滩演变的离线速算业务化，为海岸带规划与防灾决策提供实时技术支撑。

本发明授权一种基于混合模型的潮滩演变预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合模型的潮滩演变预测方法，其特征在于，包括： S1：构建目标海岸带在不同情景下的潮滩冲淤演变数据库； S2：基于所述潮滩冲淤演变数据库，通过人工智能算法构建地貌预测模型；S2包括： S21：基于所述潮滩冲淤演变数据库，整理淹没概率、平均切应力、涨潮优势及潮沟距离函数，构建与海床冲淤对应的训练数据集； S22：基于所述训练数据集，构建以四通道水动力特征为输入、海床冲淤变化量为输出的卷积神经网络模型； S23：基于所述卷积神经网络模型，配置编码器-解码器结构并通过跳跃连接实现特征图跨层传递，输出优化后的卷积神经网络模型； S24：基于所述优化后的卷积神经网络模型和潮沟距离函数，对损失函数进行区域加权计算，输出精度优化的地貌预测模型； S3：基于物理机制模型与所述地貌预测模型执行混合模拟，包括： 通过所述物理机制模型生成水动力特征数据，将所述水动力特征数据输入所述地貌预测模型生成海床冲淤变化量，基于所述海床冲淤变化量更新地形边界条件并循环迭代； S4：基于所述混合模拟配置业务应用模块，所述业务应用模块接收用户输入参数，执行地貌速算并输出可视化结果。

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