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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利渠池闸门流量预测模型的训练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：CN121614875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610147494.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权渠池闸门流量预测模型的训练方法是由郭健;李家宇;汪睿泽;李家乐设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本渠池闸门流量预测模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了渠池闸门流量预测模型的训练方法，涉及水利预测技术领域，包括，构建多尺度渠系拓扑图并为各渠池节点建立守恒要素描述集，生成多尺度渠系图结构数据集；依据多尺度渠系图结构数据集采集闸门与渠池运行时序数据并对齐影响因素与边界源项，得到时空样本池数据集；对时空样本池数据集执行守恒信息显式传递的对称消息传递训练与潜在时间推进训练并更新网络参数，生成目标模型参数集。本发明通过通量消息集与源项消息集构造守恒消息对，并执行对称性约束聚合，以拟合误差与守恒残差作为训练损失记录的仅有分解项，促使网络参数更新同时优化预测精度与守恒一致性。

本发明授权渠池闸门流量预测模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.渠池闸门流量预测模型的训练方法，其特征在于：包括， 构建多尺度渠系拓扑图并为各渠池节点建立守恒要素描述集，生成多尺度渠系图结构数据集； 所述构建多尺度渠系拓扑图，具体步骤如下， 读取渠池清单、闸门清单与渠段连接关系并标注水流方向，生成有向边集合； 将渠池清单中的各渠池条目定义为渠池节点，将闸门清单中的各闸门条目定义为闸门节点； 将渠池节点、闸门节点与有向边集合配对，生成原始有向图； 依据分水口分布密度识别密集区段并在相邻渠段进行节点细分，生成局部细化图； 对渠段执行分组，并合并相邻渠池与联动闸门，生成粗粒度汇聚图； 汇总原始有向图、局部细化图与粗粒度汇聚图并建立节点映射关系，生成多尺度渠系拓扑图； 依据多尺度渠系图结构数据集采集闸门与渠池运行时序数据并对齐影响因素与边界源项，得到时空样本池数据集； 对时空样本池数据集执行守恒信息显式传递的对称消息传递训练与潜在时间推进训练并更新网络参数，生成目标模型参数集； 将目标模型参数集与多尺度渠系图结构数据集组装，并进行一致性校核，生成渠池闸门流量预测模型。

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