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龙图腾网恭喜中国水利水电科学研究院申请的专利基于机器学习的水资源应急-常态管理模式自适应切换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：CN119886473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510378758.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于机器学习的水资源应急-常态管理模式自适应切换方法是由邵薇薇;赵子萌;邵蕊;杨志勇;刘家宏;王宁;谢鹏贵;揭小锋;杨朝晖;李佳琦设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的水资源应急-常态管理模式自适应切换方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的水资源应急‑常态管理模式自适应切换方法，包括以下步骤：获取原始监测数据并进行预处理，构建时空特征；基于特征矩阵进行场景划分和动态阈值学习；采用改进的LSTM网络模型预测系统状态并优化切换时序；基于多目标优化生成决策方案并进行风险评估。本发明通过多源数据融合和深度学习方法实现了管理模式的智能切换，提高了切换决策的科学性和可靠性，具有较强的实用价值。

本发明授权基于机器学习的水资源应急-常态管理模式自适应切换方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的水资源应急-常态管理模式自适应切换方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取包含水文、气象和社会经济信息的原始监测数据，经处理得到初始特征矩阵和时空关联矩阵，具体为： 获取包含水文、气象和社会经济信息的原始监测数据集，对其进行数据清洗和填补处理得到完整数据集；根据完整数据集，构建时间窗口提取时间特征，并提取空间特征，得到初始特征矩阵；根据初始特征矩阵，计算特征间关联强度并进行特征优化，得到标准化特征矩阵和时空关联矩阵； 对初始特征矩阵和时空关联矩阵进行场景划分，构建包含特征流和时序流的双流神经网络，时序流采用残差注意力模块，得到动态阈值向量，具体为： 根据标准化特征矩阵和时空关联矩阵，对历史数据进行场景划分并计算初始阈值，得到初始阈值集和映射矩阵；据此构建双流神经网络进行动态阈值学习，得到阈值预测值；根据阈值预测值，通过集成学习框架评估其可信度，得到动态阈值向量和阈值可信度指标； 根据动态阈值向量预测系统状态并优化切换时序，生成管理模式切换指令，具体为： 根据动态阈值向量、阈值可信度指标和实时监测数据流，采用改进的LSTM网络预测系统状态，得到状态序列和转移概率矩阵；基于状态序列、转移概率矩阵和阈值可信度指标，采用时序决策树模型优化切换时序，得到优化时序序列；根据优化时序序列和状态序列，评估切换概率，最终得到切换概率分布和最优切换时序； 根据切换概率分布、最优切换时序和历史决策效果矩阵，采用多目标优化模型生成并评估候选决策方案，得到决策集合和评估矩阵；采用帕累托优化算法处理决策集合和评估矩阵，得到优化决策和执行方案；根据优化决策和执行方案评估决策效果并更新历史数据，得到管理模式切换指令和切换风险评估报告； 其中，生成切换风险评估报告的步骤： 构建多目标优化模型，包含效益最大化、风险最小化和资源最优配置三个目标函数； 根据切换概率分布和优化时序序列生成候选决策方案； 采用帕累托优化算法对候选决策方案进行优化，得到优化决策； 计算优化决策在效益、风险和资源配置维度的指标值，生成切换风险评估报告。

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