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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司;河海大学申请的专利一种水动力模型糙率校准方法、装置及电子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：CN115422854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211033140.X，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种水动力模型糙率校准方法、装置及电子设备是由张成潇;戴会超;王玲玲;伍梦天;陈瀚;赵汗青;翟然;蒋定国设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水动力模型糙率校准方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种水动力模型糙率校准方法、装置及电子设备，该方法包括：检测预设糙率样本集中每组初设糙率数组对应的水动力要素信息；基于预设糙率样本集及预设糙率样本集中每组初设糙率数组对应的水动力要素信息，构建水动力代理模型；对预设糙率样本集进行迭代优化，基于水动力代理模型，得到优化后的糙率样本集中每组糙率数组对应的水动力要素预测结果；根据水动力要素预测结果表征的预测精度，筛选目标糙率数组，根据目标糙率数组校准预设水动力模型的糙率。通过利用水动力代理模型代替水动力模型进行模拟计算，水动力代理模型能够基于一次模拟计算确定整个河道的水动力要素预测结果，减少了模拟计算次数，节省了时间成本。

本发明授权一种水动力模型糙率校准方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种水动力模型糙率校准方法，其特征在于，包括： 获取预设糙率样本集，所述预设糙率样本集包括目标河道的多组初设糙率数组，目标河道为基于预设水动力模型所适用的天然河道； 检测所述预设糙率样本集中每组初设糙率数组对应的水动力要素信息； 基于所述预设糙率样本集及所述预设糙率样本集中每组初设糙率数组对应的水动力要素信息，构建水动力代理模型；其中，所述水动力代理模型是对径向基函数模型、多项式回归模型和克里金模型加权耦合后的模型； 对所述预设糙率样本集进行迭代优化，并基于所述水动力代理模型，得到优化后的糙率样本集中每组糙率数组对应的水动力要素预测结果； 根据所述水动力要素预测结果表征的预测精度，在所述优化后的糙率样本集中筛选目标糙率数组，以根据所述目标糙率数组校准预设水动力模型的糙率； 其中，所述根据所述水动力要素预测结果表征的预测精度，在所述优化后的糙率样本集中筛选目标糙率数组，包括： 针对任一组糙率数组对应的水动力要素预测结果，根据该水动力要素预测结果和所述目标河道的水动力要素实测值之间的差距，确定该组糙率数组对应的预测精度； 将预测精度最高的糙率数组确定为所述优化后的糙率样本集中的目标糙率数组； 其中，各组糙率数组对应的预测精度基于如下公式确定： 其中，表示目标河道的t时刻的水动力要素实测值，表示目标河道的t时刻的水动力要素预测结果，表示所有水动力要素实测值的平均值； 所述基于所述预设糙率样本集及所述预设糙率样本集中每组初设糙率数组对应的水动力要素信息，构建水动力代理模型，包括： 基于所述预设糙率样本集及所述预设糙率样本集中每组初设糙率数组对应的水动力要素信息，生成水动力代理模型训练样本； 利用所述水动力代理模型训练样本，训练初始水动力代理模型，得到完成训练的水动力代理模型； 其中，初始水动力代理模型包括若干个初始水动力代理子模型，所述利用所述水动力代理模型训练样本，训练初始水动力代理模型，得到完成训练的水动力代理模型，包括： 利用所述水动力代理模型训练样本，训练所述若干个初始水动力代理子模型，得到完成训练的若干个水动力代理子模型； 根据各所述水动力代理子模型的模型精度，确定各所述水动力代理子模型的耦合权重； 根据各所述水动力代理子模型的耦合权重，对所述若干个水动力代理子模型进行耦合，得到所述水动力代理模型。

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