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龍圖騰網恭喜水利部交通運輸部國家能源局南京水利科學研究院;桂林理工大學;桂林水文中心;桂林市水利電力勘測設計研究院申請的專利基于機器學習的山區性河道日流量系列插補延長方法及系統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：CN119201928B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202411678290.5，技術領域涉及：G06F16/215；該發明授權基于機器學習的山區性河道日流量系列插補延長方法及系統是由陸昊;胡騰飛;陳煉鋼;陳俊鴻;莫建英;張永鋒;吳樹誠;王紹旭;粟忠;林釗;徐珂;陳諾;李祉欣設計研發完成，并于2024-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習的山區性河道日流量系列插補延長方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于機器學習的山區性河道日流量系列插補延長方法及系統，方法包括：采集并整理數據：包括采集山區性河道站以上流域的雨量觀測站點的日降雨量系列，整理得到山區性河道站以上流域的日面降雨量系列，采集日水面蒸發量系列、日水位系列、日流量系列；將同時具有日面降雨量系列、日流量系列、日水位系列、日水面蒸發量系列的山區性河道站的數據命名為短系列，將同時具有日面降雨量系列、日水位系列、日水面蒸發量系列但不具有日流量系列的山區性河道站的數據命名為長系列；采用機器學習模型對山區性河道站的日流量系列進行插補延長；對插補延長結果進行成果合理性檢驗。本發明提高了山區性河道站的日流量系列的插補延長精度。

本發明授權基于機器學習的山區性河道日流量系列插補延長方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于機器學習的山區性河道日流量系列插補延長方法，其特征在于：包括如下操作：采集并整理數據：包括將山區性河道站及上游集水區命名為山區性河道站以上流域，采集山區性河道站以上流域的雨量觀測站點的日降雨量系列、山區性河道站所在流域的代表性站點的日水面蒸發量系列、山區性河道站的日水位系列并統一基面、山區性河道站的日流量系列，并對山區性河道站以上流域的雨量觀測站點的日降雨量系列進行統計整理，得到山區性河道站以上流域的日面降雨量系列；將同時具有日面降雨量系列、日流量系列、日水位系列、日水面蒸發量系列的山區性河道站的數據命名為短系列，將同時具有日面降雨量系列、日水位系列、日水面蒸發量系列但不具有日流量系列的山區性河道站的數據命名為長系列；基于短系列和長系列，采用機器學習模型對山區性河道站的日流量系列進行插補延長，包括基于短系列構建樣本數據集，利用樣本數據集訓練與檢驗多種機器學習模型，對比分析篩選出最優的機器學習模型，并基于長系列利用最優的機器學習模型進行日流量系列的插補延長；對利用最優的機器學習模型進行插補延長得到的日流量系列進行成果合理性檢驗；所述利用最優的機器學習模型進行日流量系列的插補延長，具體包括以長系列的若干天內的日面降雨量系列、日水位系列、日水面蒸發量系列為最優的機器學習模型的輸入，得到長系列的山區性河道站日流量系列，得到的長系列的山區性河道站日流量系列的表達式為： ；其中，為優選出的機器學習模型插補延長的長系列日流量，為長系列低流量數據集，為長系列高流量數據集，、分別為利用短系列低流量訓練樣本數據集、短系列高流量訓練樣本數據集、短系列低流量檢驗樣本數據集、短系列高流量檢驗樣本數據集訓練和檢驗后，優選出的機器學習模型的擬合函數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人水利部交通運輸部國家能源局南京水利科學研究院;桂林理工大學;桂林水文中心;桂林市水利電力勘測設計研究院，其通訊地址為：210029 江蘇省南京市鼓樓區廣州路223號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。