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龙图腾网获悉长江生态环保集团有限公司申请的专利一种基于时空长短时记忆网络和树结构遍历的降雨径流预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118297217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410329179.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于时空长短时记忆网络和树结构遍历的降雨径流预测方法是由胡祖康;张俊;周小国;黎作尚;赵壮;瞿蔚设计研发完成，并于2024-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空长短时记忆网络和树结构遍历的降雨径流预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于时空长短时记忆网络和树结构遍历的降雨径流预测方法，属于降雨径流类降雨径流预测方法。首先，准备集水区内的降雨数据、径流数据和地面高程DEM数据，并对降雨数据和径流数据的质量进行检查，充分保证降雨径流的预测精度；其次，根据集水区的地面高程对预测区域进行流域划分，将集水区划分为不同的子流域，并根据各个子流域之间的相关关系得到集水区的树结构；然后；构建降雨径流时空长短期记忆网络，以便利用集水区内的时空降雨数据预测得到径流数据；最后，对降雨径流时空长短期记忆网络进行训练和测试，对模型参数进行设置，确保模型能够对集水区内的降雨径流进行准确预测。

本发明授权一种基于时空长短时记忆网络和树结构遍历的降雨径流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空长短时记忆网络和树结构遍历的降雨径流预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、准备集水区内的降雨数据、径流数据和地面高程DEM数据，并对降雨数据和径流数据的质量进行检查；步骤二、根据集水区的地面高程对预测区域进行流域划分，将集水区划分为不同的子流域，并根据各个子流域之间的相关关系得到集水区的树结构；步骤三、构建降雨径流时空长短期记忆网络作为降雨径流预测模型：操作步骤如下：S3.1、构建降雨径流时空长短期记忆网络作为降雨径流预测模型，通过输入集水区内各个气象站的降雨数据并考虑各个气象站的空间分布预测得到集水区内的径流数据；S3.2、根据各个气象站的树结构，从树结构的根节点开始遍历，依次将树结构的根节点和各个叶节点处的降雨数据输入到降雨径流时空长短期记忆网络中；S3.3、在每个气象站的降雨数据输入到降雨径流时空长短期记忆网络单元后，引入信任函数，根据可用的上下文信息预测得到准确可靠的降雨数据；所述步骤S3.3的操作步骤如下：S3.3.1、各个降雨径流时空长短期记忆网络单元输入降雨径流数据的预测表示为： ；式中，是将数据从映射到的仿射变换，表示前一个时间步同一个气象站的隐藏表示，表示当前时间步相邻气象站的隐藏表示，表示降雨数据的维数；S3.3.2、在各个降雨径流时空长短期记忆网络单元中，将预测得到的降雨数据输入值与实际的降雨数据输入值进行比较，并在网络单元中添加信任门，利用输入降雨数据的预测值和实际值的误差对信任门进行训练，利用中的向量对信任门进行激活，信任门的计算如下： ； ；式中，是将数据从仿射变换；表示输入的降雨数据；和分别表示降雨数据的状态值和更新值；激活函数是计算为的元素操作，其中是控制高斯函数的带宽的参数，0；表示各个时刻的降雨数据；在各个降雨径流时空长短期记忆网络单元中添加信任门后，各个降雨径流时空长短期记忆网络单元的状态更新为： ；式中，表示信任门的状态值、表示更新门的状态值、表示时间维度上的降雨数据、表示上一个节点的降雨数据、表示空间维度上的降雨数据、表示前一个时刻的降雨数据；S3.4、在每个时间步，对各个降雨径流时空长短期记忆网络单元内的降雨数据进行特征融合，利用特征融合后的降雨数据预测得到集水区内的径流数据；步骤四、对降雨径流时空长短期记忆网络进行训练和测试，对模型参数进行设置；步骤五、选取典型集水区内的时空降雨数据和径流数据，利用降雨径流时空长短期记忆网络对集水区内的降雨径流进行预测，对模型的预测性能进行评估。

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