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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江省水利河口研究院(浙江省海洋規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院)申請(qǐng)的專利一種基于多模式組合最優(yōu)化的山洪災(zāi)害預(yù)警方法及系統(tǒng)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：CN119539503B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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：202510083831.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0635；該發(fā)明授權(quán)一種基于多模式組合最優(yōu)化的山洪災(zāi)害預(yù)警方法及系統(tǒng)是由陳煥寶;周政杰;閆濱;吳修廣;張麗紅設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于多模式組合最優(yōu)化的山洪災(zāi)害預(yù)警方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多模式組合最優(yōu)化的山洪災(zāi)害預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法采用綜合適應(yīng)性指標(biāo)篩選框架法識(shí)別山洪災(zāi)害指標(biāo)，構(gòu)建關(guān)鍵山洪災(zāi)害指標(biāo)集并計(jì)算其指標(biāo)權(quán)重并配置預(yù)構(gòu)建的山洪災(zāi)害預(yù)報(bào)模型；從研究區(qū)歷史山洪災(zāi)害數(shù)據(jù)中提取每場(chǎng)歷史山洪災(zāi)害對(duì)應(yīng)的集雨面積和匯流時(shí)間，分別擬合集雨面積和匯流時(shí)間的分布并構(gòu)建集雨面積和匯流時(shí)間的聯(lián)合分布，隨機(jī)抽樣得到若干個(gè)山洪情景；擬合山洪致災(zāi)過程并輸入預(yù)構(gòu)建的預(yù)警組合最優(yōu)化模型，求解模型得到每個(gè)山洪情景對(duì)應(yīng)的最優(yōu)化預(yù)警組合并擬合得到山洪致災(zāi)過程，計(jì)算關(guān)鍵山洪災(zāi)害指標(biāo)值輸入構(gòu)建的山洪災(zāi)害預(yù)報(bào)模型，求解模型得到山洪災(zāi)害預(yù)報(bào)；本發(fā)明能夠提供準(zhǔn)確且隨實(shí)際情況變動(dòng)的山洪災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多模式組合最優(yōu)化的山洪災(zāi)害預(yù)警方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模式組合最優(yōu)化的山洪災(zāi)害預(yù)警方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟S1、收集研究區(qū)山洪災(zāi)害資料，采用綜合適應(yīng)性指標(biāo)篩選框架法識(shí)別山洪災(zāi)害指標(biāo)，構(gòu)建關(guān)鍵山洪災(zāi)害指標(biāo)集，計(jì)算關(guān)鍵山洪災(zāi)害指標(biāo)權(quán)重并配置預(yù)構(gòu)建的山洪災(zāi)害預(yù)報(bào)模型；步驟S2、從研究區(qū)歷史山洪災(zāi)害數(shù)據(jù)中提取每場(chǎng)歷史山洪災(zāi)害對(duì)應(yīng)的集雨面積和匯流時(shí)間，分別擬合集雨面積和匯流時(shí)間的分布并構(gòu)建集雨面積和匯流時(shí)間的聯(lián)合分布，隨機(jī)抽樣得到若干個(gè)山洪情景；所述步驟S2進(jìn)一步為：步驟S21、從研究區(qū)歷史山洪災(zāi)害數(shù)據(jù)中提取每場(chǎng)歷史山洪災(zāi)害對(duì)應(yīng)的集雨面積和匯流時(shí)間，采用核密度估計(jì)法分別擬合集雨面積和匯流時(shí)間的分布；步驟S22、基于集雨面積和匯流時(shí)間的分布采用改進(jìn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建兩者的聯(lián)合分布；步驟S23、采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行隨機(jī)抽樣，得到若干個(gè)山洪情景；步驟S3、基于雨量、水位和漲速構(gòu)建若干個(gè)預(yù)警組合，對(duì)若干個(gè)山洪情景依次采用若干個(gè)預(yù)警組合分別擬合山洪致災(zāi)過程并輸入預(yù)構(gòu)建的預(yù)警組合最優(yōu)化模型，求解模型得到每個(gè)山洪情景對(duì)應(yīng)的最優(yōu)化預(yù)警組合；所述步驟S3進(jìn)一步為：步驟S31、基于雨量、水位和漲速構(gòu)建七個(gè)預(yù)警組合，包括三個(gè)單一預(yù)警和四個(gè)組合預(yù)警，單一預(yù)警分別為：雨量預(yù)警、水位預(yù)警和漲速預(yù)警，組合預(yù)警分別為：雨量水位組合預(yù)警、雨量漲速組合預(yù)警、水位漲速組合預(yù)警和雨量水位漲速組合預(yù)警；步驟S32、構(gòu)建預(yù)警組合最優(yōu)化模型，目標(biāo)函數(shù)為預(yù)警組合預(yù)報(bào)精度最高；步驟S33、對(duì)若干個(gè)山洪情景依次采用七個(gè)預(yù)警組合分別擬合山洪致災(zāi)過程，得到每個(gè)山洪情景對(duì)應(yīng)的七個(gè)致災(zāi)過程；步驟S34、將每個(gè)山洪情景對(duì)應(yīng)的七個(gè)致災(zāi)過程輸入預(yù)警組合最優(yōu)化模型，采用EnhancedMOEAD算法求解模型得到每個(gè)山洪情景對(duì)應(yīng)的最優(yōu)化預(yù)警組合；所述步驟S34進(jìn)一步為：步驟S34a、隨機(jī)生成種群，基于目標(biāo)數(shù)自動(dòng)生成權(quán)重矢量，基于當(dāng)前種群特征調(diào)整領(lǐng)域結(jié)構(gòu)；步驟S34b、基于個(gè)體適應(yīng)度動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率進(jìn)行更新；步驟S34c、基于領(lǐng)域個(gè)體生成新的個(gè)體，并用新的個(gè)體更新種群；步驟S34d、反復(fù)迭代直至完全收斂，得到的預(yù)警組合即為當(dāng)前山洪情景對(duì)應(yīng)的最優(yōu)化預(yù)警組合；步驟S4、對(duì)每個(gè)山洪情景采用最優(yōu)化預(yù)警組合擬合得到山洪致災(zāi)過程，計(jì)算關(guān)鍵山洪災(zāi)害指標(biāo)值輸入構(gòu)建的山洪災(zāi)害預(yù)報(bào)模型，求解模型得到山洪災(zāi)害預(yù)報(bào)。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人浙江省水利河口研究院(浙江省海洋規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院)，其通訊地址為：310020 浙江省杭州市江干區(qū)鳳起東路50號(hào)；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)”。