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龙图腾网恭喜水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;桂林理工大学;桂林水文中心;桂林市水利电力勘测设计研究院申请的专利基于机器学习的山区性河道日流量系列插补延长方法及系统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：CN119201928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411678290.5，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权基于机器学习的山区性河道日流量系列插补延长方法及系统是由陆昊;胡腾飞;陈炼钢;陈俊鸿;莫建英;张永锋;吴树诚;王绍旭;粟忠;林钊;徐珂;陈诺;李祉欣设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的山区性河道日流量系列插补延长方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的山区性河道日流量系列插补延长方法及系统，方法包括：采集并整理数据：包括采集山区性河道站以上流域的雨量观测站点的日降雨量系列，整理得到山区性河道站以上流域的日面降雨量系列，采集日水面蒸发量系列、日水位系列、日流量系列；将同时具有日面降雨量系列、日流量系列、日水位系列、日水面蒸发量系列的山区性河道站的数据命名为短系列，将同时具有日面降雨量系列、日水位系列、日水面蒸发量系列但不具有日流量系列的山区性河道站的数据命名为长系列；采用机器学习模型对山区性河道站的日流量系列进行插补延长；对插补延长结果进行成果合理性检验。本发明提高了山区性河道站的日流量系列的插补延长精度。

本发明授权基于机器学习的山区性河道日流量系列插补延长方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的山区性河道日流量系列插补延长方法，其特征在于：包括如下操作：采集并整理数据：包括将山区性河道站及上游集水区命名为山区性河道站以上流域，采集山区性河道站以上流域的雨量观测站点的日降雨量系列、山区性河道站所在流域的代表性站点的日水面蒸发量系列、山区性河道站的日水位系列并统一基面、山区性河道站的日流量系列，并对山区性河道站以上流域的雨量观测站点的日降雨量系列进行统计整理，得到山区性河道站以上流域的日面降雨量系列；将同时具有日面降雨量系列、日流量系列、日水位系列、日水面蒸发量系列的山区性河道站的数据命名为短系列，将同时具有日面降雨量系列、日水位系列、日水面蒸发量系列但不具有日流量系列的山区性河道站的数据命名为长系列；基于短系列和长系列，采用机器学习模型对山区性河道站的日流量系列进行插补延长，包括基于短系列构建样本数据集，利用样本数据集训练与检验多种机器学习模型，对比分析筛选出最优的机器学习模型，并基于长系列利用最优的机器学习模型进行日流量系列的插补延长；对利用最优的机器学习模型进行插补延长得到的日流量系列进行成果合理性检验；所述利用最优的机器学习模型进行日流量系列的插补延长，具体包括以长系列的若干天内的日面降雨量系列、日水位系列、日水面蒸发量系列为最优的机器学习模型的输入，得到长系列的山区性河道站日流量系列，得到的长系列的山区性河道站日流量系列的表达式为： ；其中，为优选出的机器学习模型插补延长的长系列日流量，为长系列低流量数据集，为长系列高流量数据集，、分别为利用短系列低流量训练样本数据集、短系列高流量训练样本数据集、短系列低流量检验样本数据集、短系列高流量检验样本数据集训练和检验后，优选出的机器学习模型的拟合函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;桂林理工大学;桂林水文中心;桂林市水利电力勘测设计研究院，其通讯地址为：210029 江苏省南京市鼓楼区广州路223号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。