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龍圖騰網(wǎng)獲悉吉林省水利廳重點(diǎn)項(xiàng)目建設(shè)管理辦公室(吉林省西部地區(qū)河湖連通供水工程建設(shè)局);中國(guó)水利水電科學(xué)研究院;北京中水科水電科技開(kāi)發(fā)有限公司申請(qǐng)的專利一種水庫(kù)防汛水位預(yù)警系統(tǒng)及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120088945B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510587233.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G08B21/10；該發(fā)明授權(quán)一種水庫(kù)防汛水位預(yù)警系統(tǒng)及方法是由王碩;張巧惠;郭易;趙大偉;田陽(yáng);蓋優(yōu)普;徐海卿;于興晗;劉可新;杜波;梁春蕾;張軍;陳昊宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種水庫(kù)防汛水位預(yù)警系統(tǒng)及方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)涉及防汛水位預(yù)警領(lǐng)域，其具體地公開(kāi)了一種水庫(kù)防汛水位預(yù)警系統(tǒng)及方法，其首先實(shí)時(shí)獲取上游河流沿線降雨量數(shù)據(jù)，并監(jiān)測(cè)水庫(kù)入口處和關(guān)鍵河段的水位變化情況，接著采用基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)對(duì)采集的降雨量數(shù)據(jù)和水位數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以捕捉到河流沿線各監(jiān)測(cè)點(diǎn)降雨量數(shù)據(jù)間的時(shí)空關(guān)聯(lián)特征，以及水位監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)水位數(shù)據(jù)間的時(shí)空關(guān)聯(lián)特征，并以降雨量數(shù)據(jù)作為主變量，以水位數(shù)據(jù)作為協(xié)變量，通過(guò)對(duì)兩者進(jìn)行時(shí)序交互分析，以揭示降雨量變化對(duì)水位變化的影響機(jī)制，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)水庫(kù)水位變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。這樣，可以有效提高水庫(kù)防汛水位預(yù)警的反應(yīng)速度和準(zhǔn)確性，減少對(duì)人力資源的依賴，同時(shí)降低對(duì)傳統(tǒng)水文模型的維護(hù)成本。

本發(fā)明授權(quán)一種水庫(kù)防汛水位預(yù)警系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種水庫(kù)防汛水位預(yù)警方法，包括：實(shí)時(shí)獲取上游河流沿線降雨量數(shù)據(jù)，并監(jiān)測(cè)水庫(kù)入口處和關(guān)鍵河段的水位變化情況；基于獲取的降雨量數(shù)據(jù)和水位數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)一定時(shí)間內(nèi)水庫(kù)水位變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析以得到水位預(yù)測(cè)結(jié)果；根據(jù)水位預(yù)測(cè)結(jié)果，評(píng)估未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)水庫(kù)遭遇洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并發(fā)出相應(yīng)預(yù)警；依據(jù)水位預(yù)測(cè)結(jié)果和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，制定泄洪調(diào)度方案并執(zhí)行，其特征在于，基于獲取的降雨量數(shù)據(jù)和水位數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)一定時(shí)間內(nèi)水庫(kù)水位變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析以得到水位預(yù)測(cè)結(jié)果，包括： 對(duì)所述降雨量數(shù)據(jù)和所述水位數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理以得到上游河流沿線降雨量時(shí)序聚合矩陣和全水位監(jiān)測(cè)域時(shí)序聚合矩陣； 以所述上游河流沿線降雨量時(shí)序聚合矩陣作為主變量，對(duì)所述上游河流沿線降雨量時(shí)序聚合矩陣進(jìn)行關(guān)聯(lián)編碼以得到河流沿線降雨量時(shí)序關(guān)聯(lián)隱含特征向量； 以所述全水位監(jiān)測(cè)域時(shí)序聚合矩陣作為協(xié)變量，對(duì)所述全水位監(jiān)測(cè)域時(shí)序聚合矩陣進(jìn)行關(guān)聯(lián)編碼以得到全水位監(jiān)測(cè)域水位時(shí)序隱含編碼聚合矩陣； 對(duì)所述河流沿線降雨量時(shí)序關(guān)聯(lián)隱含特征向量和所述全水位監(jiān)測(cè)域水位時(shí)序隱含編碼聚合矩陣進(jìn)行基于快速掃描機(jī)制的主-協(xié)變量動(dòng)態(tài)交互以得到水庫(kù)水位主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)編碼向量； 將所述水庫(kù)水位主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)編碼向量輸入基于RNN模型的水位預(yù)測(cè)引擎以得到所述水位預(yù)測(cè)結(jié)果； 在將所述水庫(kù)水位主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)編碼向量輸入基于RNN模型的水位預(yù)測(cè)引擎以得到水位預(yù)測(cè)結(jié)果之前，對(duì)所述水庫(kù)水位主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)編碼向量進(jìn)行語(yǔ)義一致性聚合優(yōu)化以得到優(yōu)化的水庫(kù)水位主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)編碼向量，其過(guò)程包括如下步驟： 對(duì)所述水庫(kù)水位主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)編碼向量進(jìn)行基于獨(dú)立分量分析范式解析的內(nèi)在結(jié)構(gòu)揭示以得到主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)主成分關(guān)聯(lián)激活矩陣和主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)特征波動(dòng)表征矩陣； 分別以所述主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)主成分關(guān)聯(lián)激活矩陣和所述主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)特征波動(dòng)表征矩陣為高維定向嵌入編碼矩陣，對(duì)所述水庫(kù)水位主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)編碼向量進(jìn)行高維非線性嵌入編碼以得到主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)激發(fā)編碼向量和主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)語(yǔ)義波動(dòng)激發(fā)編碼向量； 對(duì)所述主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)激發(fā)編碼向量和所述主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)語(yǔ)義波動(dòng)激發(fā)編碼向量進(jìn)行自關(guān)聯(lián)編碼以得到主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)語(yǔ)義結(jié)構(gòu)一致性潛力編碼矩陣； 在對(duì)所述主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)激發(fā)編碼向量和所述主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)語(yǔ)義波動(dòng)激發(fā)編碼向量進(jìn)行特征融合后，將特征融合的結(jié)果輸入所述主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)語(yǔ)義結(jié)構(gòu)一致性潛力編碼矩陣進(jìn)行語(yǔ)義結(jié)構(gòu)一致性顯性建模以得到所述優(yōu)化的水庫(kù)水位主-協(xié)變量時(shí)序交互響應(yīng)編碼向量。

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