恭喜中国科学院西北生态环境资源研究院黄春林获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国科学院西北生态环境资源研究院申请的专利一种基于SWAT与LSTM的径流预报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：CN118191976B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202311073409.1，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于SWAT与LSTM的径流预报方法是由黄春林;张莹;侯金亮;韩伟孝;窦鹏设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于SWAT与LSTM的径流预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SWAT与LSTM的径流预报方法，包括：利用SWAT水文模型的输入数据与历史的径流数据训练LSTM模型；利用训练的LSTM模型替换SWAT水文模型中的部分子流域模型，得到SWAT‑LSTM模型；利用未来气象数据驱动SWAT‑LSTM模型模拟历史径流；利用观测的历史径流数据与SWAT‑LSTM模拟的历史径流数据计算径流模拟的残差；利用气象数据与模拟的残差数据训练CNN‑LSTM模型；利用SWAT‑LSTM预测未来径流，再加上CNN‑LSTM模型预测的残差得到纠正后的径流。本发明对径流预报结果进行了优化，有效地提升了径流预报精度。
本发明授权一种基于SWAT与LSTM的径流预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SWAT与LSTM的径流预报方法，其特征在于，包括：S1，利用SWAT水文模型的输入数据与历史的径流数据训练LSTM模型；S2，利用训练的LSTM模型替换SWAT水文模型中的部分子流域模型，得到SWAT-LSTM模型；S3，利用未来气象数据驱动SWAT-LSTM模型模拟历史径流；S4，利用观测的历史径流数据与SWAT-LSTM模拟的历史径流数据计算径流模拟的残差；S5，利用气象数据与模拟的残差数据训练CNN-LSTM模型；S6，利用SWAT-LSTM预测未来径流，再加上CNN-LSTM模型预测的残差得到纠正后的径流。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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