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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于产汇流过程的降雨驱动的深度学习洪水预报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：CN115828722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211192847.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于产汇流过程的降雨驱动的深度学习洪水预报方法是由高帅;张挺;黄迎春;杨丁颖;詹昌洵设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于产汇流过程的降雨驱动的深度学习洪水预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于产汇流过程的降雨驱动的深度学习洪水预报方法，包括：根据各雨量站点控制区域的前期降雨序列，计算对应雨量站点控制区域的净雨量序列；将各雨量站点控制区域的净雨量序列在时间维度上进行分配，计算其对流域出口的径流贡献量；将各雨量站点控制区域对流域出口的径流贡献量乘以控制区域的面积，并加上基流，得到最终的预报径流量。本发明基于产汇流过程，提出了全新的降雨驱动的深度学习产汇流框架，建立了具有物理机理的卷积权重洪水预报模型方法。对模型的有效性进行了验证，结果表明建立的卷积权重模型具有很好的洪水预报性能且其参数具有实际的物理意义，模型确定的产流系数和汇流系数能够很好地反映流域产流和汇流特征。

本发明授权基于产汇流过程的降雨驱动的深度学习洪水预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于产汇流过程的降雨驱动的深度学习洪水预报方法，其特征在于，搭建以降雨驱动的深度学习产汇流模型，将当前时刻设为t，以前期降雨序列作为深度学习产汇流模型的输入，预报未来t+1时刻的径流，其中m为降雨输入序列长度，j＝1,…,L表示第j个雨量站点控制区域，L表示雨量站点控制区域总数； 具体包括以下步骤： S1：根据各雨量站点控制区域的前期降雨序列，计算得到对应雨量站点控制区域的净雨量序列； S2：将各雨量站点控制区域的净雨量序列在时间维度上进行分配，以计算其对流域出口的径流贡献量； S3：将各个雨量站点控制区域对流域出口的径流贡献量乘以雨量站点控制区域的面积，然后加上基流，得到最终的预报径流量； 步骤S2具体包括： S2.1：生成一组待率定的随机参数将其代入softmax函数中通过以下公式计算得到汇流系数 S2.2：将净雨量序列与汇流系数的倒序进行元素间乘法求得第j个雨量站控制区的t-m+1至t时段的净雨量序列对t+1时刻径流的贡献序列计算公式如下： S2.3：对该贡献序列求和得到该雨量站点控制区域降雨对t+1时刻径流的贡献量计算公式如下： 步骤S3具体包括： 将不同雨量站点控制区域对t+1时刻的径流的贡献量乘以与其对应的控制区域面积，再加上基流则得最终的预报径流量，具体计算公式如下： 其中，单位是mmh，Aj代表第j个雨量站点控制区域的面积，单位是km2，fb代表基流，单位m3s，ft+1是最终的预报径流量，单位m3s。

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