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龍圖騰網(wǎng)恭喜河海大學;水利部水利水電規(guī)劃設(shè)計總院申請的專利一種基于LASSO對數(shù)回歸的古徑流重構(gòu)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119442185B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04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?zhí)?專利號為：202510027912.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于LASSO對數(shù)回歸的古徑流重構(gòu)方法是由王文卓;鄭子沁;江晨輝;董增川;可灝;孫素艷;劉為鋒;王云;姜曉萱設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于LASSO對數(shù)回歸的古徑流重構(gòu)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于LASSO對數(shù)回歸的古徑流重構(gòu)方法，基于樹木年輪的古徑流重構(gòu)方法。針對徑流重構(gòu)的長度和精確度問題，本發(fā)明創(chuàng)建前向分層嵌套法和具有樹輪信息優(yōu)選能力的LASSO對數(shù)回歸非線性重建模型。首先依據(jù)樹輪年表起始年份劃分重構(gòu)嵌套層，充分利用時間跨度較長的樹輪信息，然后利用LASSO對數(shù)回歸非線性模型，在確定各嵌套層全局最優(yōu)樹輪主成分子集的基礎(chǔ)上重建古徑流，提高重構(gòu)精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于LASSO對數(shù)回歸的古徑流重構(gòu)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于LASSO對數(shù)回歸的古徑流重構(gòu)方法，其特征在于，其步驟包括：依據(jù)樹輪的時間跨度和地理位置初步選擇滿足研究時間長度并且在研究區(qū)附近的樹輪數(shù)據(jù)，再利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)衡量樹輪與年徑流間的相關(guān)程度進行二次樹輪篩選；對二次篩選的樹輪序列進行去生長趨勢處理，并建立各采樣點樹輪標準年表；其中，所述樹輪標準年表構(gòu)建步驟包括：分別采用負指數(shù)函數(shù)法、67%樣條函數(shù)法、“Signal-free”去趨勢法以及基于經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥?種去趨勢方法對不同采樣點樹輪的生長趨勢進行擬合；分別根據(jù)4種去趨勢方法對不同采樣點樹輪的生長趨勢擬合結(jié)果剔除相應(yīng)的生長趨勢，針對每個采樣點構(gòu)建與4種去趨勢方法相對應(yīng)的4種樹輪標準年表；對比同一采樣點基于不同去趨勢方法得到的樹輪標準年表與附近水文站徑流量之間的相關(guān)性，選取相關(guān)性平均值最高的去趨勢方法作為取樣點樹輪的最優(yōu)去趨勢方法，并采用最優(yōu)去趨勢方法建立各采樣點樹輪標準年表；根據(jù)各采樣點樹輪標準年表劃分嵌套層；采用最小角度回歸算法和交叉驗證法求解LASSO對數(shù)回歸模型的回歸模型參數(shù)；根據(jù)求解的回歸模型參數(shù)對數(shù)回歸模型；所述LASSO對數(shù)回歸模型中以樹輪作為重建因子，則擬重構(gòu)的徑流序列的對數(shù)轉(zhuǎn)換作為響應(yīng)變量；每個嵌套層利用LASSO對數(shù)回歸模型進行回歸，將每個回歸的嵌套層進行嵌套得到重構(gòu)的徑流序列。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人河海大學;水利部水利水電規(guī)劃設(shè)計總院，其通訊地址為：210024 江蘇省南京市鼓樓區(qū)西康路1號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。