天津大学苑希民获国家专利权
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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于AE-RCNN的洪水分级智能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：CN117034060B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310908584.1，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于AE-RCNN的洪水分级智能预报方法是由苑希民;田福昌;李达;王洋;王如锴;侯玮设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于AE-RCNN的洪水分级智能预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AE‑RCNN的洪水分级智能预报方法，经AE模型对归一化后的的降雨、流量数据进行数据降维；获得经过步骤1数据降维之后的降雨、流量数据的隐藏向量，进行K均值聚类，完成洪水分级结果的级别；将经步骤1数据重构的降雨、流量数据的隐藏向量所对应洪水场次分配到步骤2得到的级别，基于RCNN卷积神经网络构建洪水分级预报模型，将各级别的洪水数据根据洪水分级预报模型进行训练，训练后得到K类模型参数，进行最优预报结果。本发明能够有效提取数据特征、提高洪水预报精度。
本发明授权基于AE-RCNN的洪水分级智能预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AE-RCNN的洪水分级智能预报方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1、将降雨、流量数据分别归一化处理，归一化后的降雨、流量数据输入AE模型中进行数据降维处理； 步骤2、获得经过步骤1数据降维之后的降雨、流量数据的隐藏向量，进行K均值聚类，具体的，每个聚类中心对应洪水级别，将不同场次洪水的降雨、流量数据隐藏向量分配到与其最近的聚类中心所在的级别，更新每个级别的聚类中心，直到达到收敛条件为止，进行洪水分级； 步骤3、将归一化后的降雨、流量数据分配到步骤2得到的级别，基于RCNN卷积神经网络构建洪水分级预报模型，以各级别的洪水数据根据洪水分级预报模型进行训练，得到训练后的K类模型参数； 在模型应用时，将数据分别输入K类聚类中心所对应的RCNN洪水预报模型中得到K类预报结果，再将预报结果和各自的聚类中心按洪峰时刻对齐，计算二者交集的欧氏距离，以距离最近的预报结果作为最优预报结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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