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龍圖騰網獲悉杭州聲貝軟件技術有限公司申請的專利基于FQI-DMTSNet自適應生成對抗機制的智能洪澇預報方法、裝置及其可讀存儲介質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：CN120470540B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510948349.6，技術領域涉及：G06Q50/06；該發明授權基于FQI-DMTSNet自適應生成對抗機制的智能洪澇預報方法、裝置及其可讀存儲介質是由王一迪;蘆宇航;馬慶林;曹程程設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于FQI-DMTSNet自適應生成對抗機制的智能洪澇預報方法、裝置及其可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于FQI?DMTSNet自適應生成對抗機制的智能洪澇預報方法、裝置及其可讀存儲介質，該方法通過多源數據融合與同化預處理數據，利用動態分層多尺度時序感知網絡（DMTSNet）提取時序特征，結合擬合值迭代（FQI）強化學習優化調度策略，并借助自適應特征門控生成對抗網絡（AFG?GAN）實現數據增強與無資料區域參數遷移，形成閉環協同預報系統。解決了傳統模型對數據依賴強、極端場景適應性差等問題，實現無資料區域參數生成、極端情景樣本增強及調控策略優化，提升洪澇預報的準確性、適應性和實用性，適用于洪水預測、水文調度及城市內澇預警等場景。

本發明授權基于FQI-DMTSNet自適應生成對抗機制的智能洪澇預報方法、裝置及其可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于FQI-DMTSNet自適應生成對抗機制的智能洪澇預報方法，其特征在于，包括以下步驟： 多源數據融合與同化：對遙感、實測和模式數據進行時空分辨率歸一化及卡爾曼濾波校正，得到預處理后的水文數據； 基于FQI與動態分層多尺度時序感知網絡的組合建模：利用動態分層多尺度時序感知網絡提取水文數據的多尺度時序特征，結合FQI強化學習算法構建包含水庫水位安全與下游防洪安全的獎勵函數，優化洪水調度策略； 基于自適應特征門控生成對抗網絡的數據增強與參數遷移：通過自適應特征門控生成對抗網絡對輸入特征進行維度級門控加權，實現洪水數據增強及無資料區域水文參數的自適應生成與遷移； 閉環協同預報：將多源數據融合結果、動態分層多尺度時序感知網絡特征提取結果、FQI調度策略及自適應特征門控生成對抗網絡數據增強結果協同整合，生成洪澇預報結果； 其中，動態分層多尺度時序感知網絡的構建方法為： 將傳統時間卷積神經網絡的單一膨脹因果卷積層替換為三個具有不同膨脹系數的并行膨脹因果卷積層，通過全連接網絡融合各層輸出，結合殘差連接和參數化ReLU激活函數捕獲長時序依賴關系； 自適應特征門控生成對抗網絡的特征門控機制具體包括： 在判別器前插入特征門控模塊，對輸入特征的每一維進行動態加權，得到門控后的輸入； 基于各特征維度對判別器輸出的梯度貢獻量化特征重要性，構建門控學習目標以優化門控權重； 引入區域特性正則化項，通過衡量目標區域與源區域特征的相似性，優化無資料區域的參數遷移； 其中，特征門控對抗損失函數結合真實數據分布下門控輸入的判別結果與生成數據分布下門控輸入的判別結果； 將該特征門控對抗損失函數、門控學習目標及區域特性正則化項整合入原始對抗目標函數，通過超參數平衡各損失項的相對重要性，得到最終改進后自適應門控自適應特征門控生成對抗網絡的訓練目標函數。

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