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龍圖騰網獲悉北京大學深圳研究生院申請的專利一種生成式物理蒸餾神經網絡的訓練方法及洪水預測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：CN120180946B 。

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：202510660431.9，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種生成式物理蒸餾神經網絡的訓練方法及洪水預測方法是由曹小?;秦華鵬;姚瑤設計研發完成，并于2025-05-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種生成式物理蒸餾神經網絡的訓練方法及洪水預測方法在說明書摘要公布了：一種生成式物理蒸餾神經網絡的訓練方法及洪水預測方法，所述生成式物理蒸餾神經網絡包括一個時空神經網絡以及一個淺水方程求解器；首先將生成式物理蒸餾神經網絡的訓練集輸入到時空神經網絡中，得到每個時刻的全局預測結果；而后通過淺水方程求解器對每個時刻進行多路徑的并行推理，得到對應的多個全局模擬結果，從而構建綜合損失函數，得到訓練完成的生成式物理蒸餾神經網絡，并基于所得生成式物理蒸餾神經網絡得到洪水預測結果。通過具有宏觀時間步長的時空神經網絡以及具有微觀時間步長的物理求解器，結合多路徑的并行推理，實現零樣本下的實時、準確且物理一致的水深預測和流場重建，得到對洪水時空動態的實時、準確且符合物理規律的預測。

本發明授權一種生成式物理蒸餾神經網絡的訓練方法及洪水預測方法在權利要求書中公布了：1.一種生成式物理蒸餾神經網絡的訓練方法，所述生成式物理蒸餾神經網絡包括一個時空神經網絡以及一個淺水方程求解器，其特征在于，還包括： 獲取用于訓練所述生成式物理蒸餾神經網絡的訓練集，其中所述訓練集涉及不同的洪水類型，包括不同的洪水類型對應的初始條件、邊界條件以及在預設時間段內每個時刻對應的源項和或匯項條件；所述初始條件包括水位、流速、流量的初始值；所述邊界條件包括建筑位置及其高度、河流位置及其初始水位或實時水位；所述源項和或匯項條件包括降雨、排水管網； 將所述訓練集中的訓練數據輸入到所述生成式物理蒸餾神經網絡中的時空神經網絡中，得到每個時刻的全局預測結果，所述全局預測結果包括研究區域中每個位置上對應的水深預測值以及流速預測值； 對于任意一個時刻：將該時刻以及該時刻之前的預設個數的時刻所對應的全局預測結果輸入到淺水方程求解器中進行多路徑的并行推理，得到該時刻對應多個全局模擬結果，其中所述全局模擬結果的個數為所述預設個數； 根據所述預設時間段中，多個預設采樣點在每個時刻對應的預測結果以及該時刻對應的多個模擬結果，得到綜合損失函數； 根據所述綜合損失函數對所述時空神經網絡進行網絡參數的優化，得到訓練完成的生成式物理蒸餾神經網絡。

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