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龍圖騰網獲悉中山大學申請的專利一種咸潮上溯鹽度預報模型構建方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119474682B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411599928.6，技術領域涉及：G06F18/10；該發明授權一種咸潮上溯鹽度預報模型構建方法及裝置是由祝雨珂;劉丙軍;劉培霖;李旦;傅健宇;呂洋設計研發完成，并于2024-11-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種咸潮上溯鹽度預報模型構建方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種咸潮上溯鹽度預報模型構建方法及裝置，用于解決現有的咸潮上溯鹽度預報技術無法實現快速預報的技術問題。方法包括獲取水文氣象實測數據集，并對水文氣象實測數據集進行預處理，生成目標水文氣象實測數據集；基于目標水文氣象實測數據集，構建水文氣象訓練數據集、水文氣象測試數據集和水文氣象觀測數據集；對初始長短期記憶模型進行模型訓練，確定中間長短期記憶模型；采用預置沙普利可加性解釋模型和中間長短期記憶模型根據水文氣象測試數據集，得到多個目標長短期記憶模型；采用水文氣象測試數據集和水文氣象觀測數據集對各目標長短期記憶模型進行篩選，確定咸潮上溯鹽度預報模型。

本發明授權一種咸潮上溯鹽度預報模型構建方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種咸潮上溯鹽度預報模型構建方法，其特征在于，包括： 獲取水文氣象實測數據集，并對所述水文氣象實測數據集進行預處理，生成目標水文氣象實測數據集； 基于多個預置滯后時間、多個預置提前時間、所述目標水文氣象實測數據集，構建水文氣象訓練數據集、水文氣象測試數據集和水文氣象觀測數據集； 采用所述水文氣象訓練數據集和所述水文氣象觀測數據集對初始長短期記憶模型進行模型訓練，確定中間長短期記憶模型； 采用預置沙普利可加性解釋模型和所述中間長短期記憶模型根據所述水文氣象測試數據集，計算所述水文氣象測試數據集中多個時間序列的水文氣象測試數據子集對應的沙普利值； 根據多個所述時間序列的水文氣象測試數據子集、所述水文氣象觀測數據集和多個所述時間序列的水文氣象測試數據子集對應的沙普利值，構建多個目標長短期記憶模型； 采用所述水文氣象測試數據集和所述水文氣象觀測數據集對各所述目標長短期記憶模型進行篩選，確定咸潮上溯鹽度預報模型； 所述目標水文氣象實測數據集包括多個鹽度數據集、多個水氣耦合數據集；所述基于多個預置滯后時間、多個預置提前時間、所述目標水文氣象實測數據集，構建水文氣象訓練數據集、水文氣象測試數據集和水文氣象觀測數據集，包括： 基于多個預置滯后時間，對多個所述鹽度數據集進行滯時處理，輸出各個所述預置滯后時間對應的多個滯時鹽度數據集； 根據各個所述預置滯后時間對應的多個滯時鹽度數據集，計算各個所述預置滯后時間對應的多個滯時鹽度數據集關聯的偏相關系數； 基于多個預置提前時間，對最大的偏相關系數對應的滯時鹽度數據集關聯的鹽度數據集作為目標鹽度數據集，并對所述目標鹽度數據集進行時間前置，輸出各所述預置提前時間對應的時間前置鹽度數據集； 基于多個所述預置提前時間，對多個所述水氣耦合數據集進行時間前置，輸出各所述預置提前時間對應的多個初始時間前置水氣耦合數據集； 根據多個所述鹽度數據集和各所述預置提前時間對應的多個初始時間前置水氣耦合數據集，計算各所述預置提前時間對應的多個初始時間前置水氣耦合數據集關聯的皮爾遜相關系數； 基于多個所述預置提前時間，對最大的皮爾遜相關系數對應的初始時間前置水氣耦合數據集關聯的水氣耦合數據集進行時間前置，輸出各所述預置提前時間對應的目標時間前置水氣耦合數據集； 對多個所述目標時間前置水氣耦合數據集和多個所述時間前置鹽度數據集進行數據整理和標準化，輸出多個標準化時間前置水氣耦合數據集和多個標準化時間前置鹽度數據集； 對多個所述標準化時間前置水氣耦合數據集和多個所述標準化時間前置鹽度數據集進行劃分，生成水文氣象訓練數據集和水文氣象測試數據集； 將所述目標鹽度數據集作為水文氣象觀測數據集。

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