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龙图腾网恭喜生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)申请的专利基于多模型耦合的马尔科夫链风险传递分析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：CN118710066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411189119.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于多模型耦合的马尔科夫链风险传递分析方法及系统是由杨蕊;李旭东;赵迪;宋巍巍;杨剑;李泰儒;吴时强;张晨设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模型耦合的马尔科夫链风险传递分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模型耦合的马尔科夫链风险传递分析方法及系统，收集研究区洪水资料，提取典型洪水事件，构建风险因子序列和风险值序列，筛选出关键风险因子；构建关键风险因子之间的联合分布，随机抽样获得海量洪水事件；对典型洪水的关键风险因子采用最大熵投影寻踪法降维处理得到综合风险因子，基于综合风险因子序列和风险值序列构建风险预测模型，将海量洪水事件输入风险预测模型，得到对应的海量随机风险值；将风险值区间划分为低、中、高风险区，基于海量随机风险值构建风险空间转移概率矩阵，得到风险传递机制。本发明有效解决了风险传递分析中风险预测维数灾难问题，以及常规风险预测模型在小样本条件下预测效果较差的问题。

本发明授权基于多模型耦合的马尔科夫链风险传递分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模型耦合的马尔科夫链风险传递分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、收集研究区洪水资料，提取典型洪水事件，构建风险因子序列和风险值序列，筛选出关键风险因子；步骤S2、构建关键风险因子之间的联合分布，随机抽样获得海量洪水事件；步骤S3、对典型洪水的关键风险因子采用最大熵投影寻踪法降维处理得到综合风险因子，基于综合风险因子序列和风险值序列构建风险预测模型，将海量洪水事件输入风险预测模型，得到对应的海量随机风险值；步骤S4、将风险值区间划分为低、中、高风险区，基于海量随机风险值构建风险空间转移概率矩阵，得到风险传递机制；所述步骤S1进一步为：步骤S11、收集研究区洪水资料，提取n场典型洪水事件，n为大于10的正整数；步骤S12、基于提取的n场典型洪水事件，构建长度为n的风险因子序列，所述风险因子包括描述洪水量特征的指标：洪水总量、洪峰流量；描述洪水时间的特征指标：洪水历时、洪峰出现时间；描述洪水过程变化的指标：峰涨速率、峰落速率；描述洪水形态的指标：变异系数、偏态系数，共计8个指标；步骤S13、基于泰森多边形原理，以河道入湖口为控制点对湖区进行子湖区划分，构建流域一二维耦合的水动力—水质模型，模拟n场典型洪水过程中水质的污染物浓度值，根据污染物浓度超标面积占比构建各子湖区长度为n的风险值序列；步骤S14、基于风险因子序列和风险值序列，采用信息流法筛选得到关键风险因子；所述步骤S14进一步为：步骤S14a、提取风险因子序列a和风险值序列b，计算两序列之间的样本协方差；步骤S14b、基于两序列之间的样本协方差计算得到信息从序列a到序列b的时间率，当时间率不为0时，则a为b的影响因子，当时间率为0或无限趋近于0时，则a不是b的影响因子；步骤S14c、依次计算所有风险因子序列和风险值序列之间的影响关系，得到关键风险因子；所述步骤S2进一步为：步骤S21、采用C-VineCopula函数构建关键风险因子之间的联合分布，并采用极大似然估计确定相应的参数；步骤S22、基于构建的联合分布函数，采用蒙特卡罗法随机模拟抽样获得海量洪水事件；所述步骤S4进一步为：步骤S41、采用均分法将风险值区间划分为低风险区、中风险区和高风险区；步骤S42、按照风险值分区，基于各子湖区海量随机风险值可得各子湖区海量风险状态组合，即不同洪水过程下各子湖区处于低、中、高风险状态的组合；步骤S43、基于各子湖区海量风险状态组合，采用马尔可夫链构建风险空间转移概率矩阵，得到风险传递机制；所述步骤S3进一步为：步骤S31、采用最大熵投影寻踪法对典型洪水事件的关键风险因子降维，得到综合风险因子；步骤S32、基于综合风险因子序列和各子湖区风险值序列采用正弦函数评估模型构建各子湖区风险预测模型；步骤S33、将海量洪水事件输入各子湖区风险预测模型，计算得到各子湖区海量随机风险值；所述步骤S31进一步为：步骤S31a、构建投影函数；步骤S31b、采用投影值的熵构建投影指标函数；步骤S31c、估计最佳投影方向，投影指标函数取最大值时可得最佳投影方向；步骤S31d、将关键风险因子序列按照最佳投影方向投影，得到降维后的综合风险因子序列。

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