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龍圖騰網獲悉北京金河水務建設集團有限公司申請的專利基于大數據分析的船閘航道的水流狀態分析方法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：CN119989954B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510479408.X，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于大數據分析的船閘航道的水流狀態分析方法是由王梓任;郭勇;張春祥;許金鵬;隗強;邢淵;鄧明祥;陳樂;杜柏;李冰設計研發完成，并于2025-04-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大數據分析的船閘航道的水流狀態分析方法在說明書摘要公布了：本發明涉及水流數據分析技術領域，尤其涉及基于大數據分析的船閘航道的水流狀態分析方法，包括：構建水流狀態模型，之后根據采集時間將歷史水文數據分為多個數據組，并對數據組進行合并與分析，確定關鍵影響參數，基于關鍵影響參數確定單項數集，通過對單項數集中外部環境的特征分析，得到數據情景，并建立每個數據情景中關鍵影響參數的權值變化函數，最后通過實時采集船閘航道的水文數據以及環境數據，并與數據情景進行信息匹配，在對應的權值變化函數中計算關鍵影響參數的實時權值系數，使系統能夠根據實時環境變化動態調整水流狀態模型，增強了系統對復雜多變的船閘航道水流環境的適應性和靈活性。

本發明授權基于大數據分析的船閘航道的水流狀態分析方法在權利要求書中公布了：1.基于大數據分析的船閘航道的水流狀態分析方法，其特征在于，該方法具體包括以下步驟： 步驟一：采集選定船閘航道的歷史水文數據，并基于循環神經網絡模型，獲取水流狀態模型； 步驟二：基于采集時間，將歷史水文數據分為多個數據組，利用差分計算方法確定每個數據組的關鍵影響參數； 其中，關鍵影響參數的確定方法包括： 獲取選定船閘航道的船只運行狀態，按照時間關系，將船只運行狀態與數據組進行對應，其中，船只運行狀態指航船的過閘速度； 按照時間順序，將船只運行狀態按照差分數據的計算方法進行處理，得到差分狀態； 同時獲取差分數據以及差分狀態，按照數據組將同一數據組的差分數據與差分狀態進行一一對應，將差分數據中的每個數據依次與差分狀態進行相關分析，得到數據相關值，之后在同一個數據組中，取數據相關值的最大值作為本數據組的關鍵影響參數； 基于關鍵影響參數，將數據組進行數據合并，得到單項數集，之后獲取單項數集中的外部環境，并對外部環境進行特征分析，得到單項數集的數據情景； 步驟三：計算單項數集中關鍵影響參數的節點權值，基于節點權值以及單項數集中的數據，建立多元線性回歸模型，得到每個數據情景中關鍵影響參數的權值變化函數； 步驟四：實時采集船閘航道的水文數據以及環境數據，將環境數據與數據情景進行信息匹配，并在對應的權值變化函數中進行計算，確定對應關鍵影響參數的實時權值系數； 關鍵影響參數的節點權值的計算方法包括： SS1：任意選擇一個數據情景，并標記為目標分析環境，獲取目標分析環境對應的單項數集，先利用公式將單項數集中的數據進行歸一化處理，其中，b表示單項數集中不同類型的參數，b分別代表流速、流向、流量以及水位，j表示參數b中的具體數值，表示參數b中的最小值，表示參數b中的最大值； SS2：當歸一化處理完成之后，按照數據組，對每個數據組中的參數b進行均值和標準差進行計算，得到參數均值Pb和參數標準差Bb； SS3：利用公式計算每個數據組中參數b的變異系數CVb，同時獲取關鍵影響參數的變異系數CVg，其中，g∈b，再次利用公式計算得到關鍵影響參數的節點權值Qm，其中，r表示參數b的總標簽值，節點權值Qm中的m表示不同的數據組； 步驟五：將關鍵參數的實時權值系數以及實時采集的水文數據同時輸入水流狀態模型中，并進行數據分析，進而得到船閘航道的水流狀態。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京金河水務建設集團有限公司，其通訊地址為：102200 北京市昌平區沙河鎮西沙屯；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。