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龙图腾网恭喜黄河水利委员会水文水资源信息中心;中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司申请的专利基于机器学习和多气象模态融合的河流洪水预警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：CN117992919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202410168448.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于机器学习和多气象模态融合的河流洪水预警方法是由靳莉君;徐金阁;吕园园;刘静;刘兴畅;戴昌明;郭强;龚玺;严昌盛;刘群;康翰一;王鹏;韩作强;王婷设计研发完成，并于2024-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习和多气象模态融合的河流洪水预警方法在说明书摘要公布了：公开了一种基于机器学习和多气象模态融合的河流洪水预警方法。其首先将河流水位的时间序列和降雨量的时间序列分别排列为输入向量后进行关联编码以得到降雨量‑河流水位时序关联特征向量，接着，通过河流流域地表形态特征提取器对河流流域的卫星遥感图像进行特征提取并使用基于重参数化层的特征图增强器进行处理以得到河流流域地表形态增强特征图，然后，对所述河流流域地表形态增强特征图和所述降雨量‑河流水位时序关联特征向量进行多模态融合以得到多气象模态融合特征，最后，基于所述多气象模态融合特征，确定是否产生河流洪水预警提示。这样，可以提高洪水预警的准确性和实时性，为洪水防御和救援提供有效的决策支持。

本发明授权基于机器学习和多气象模态融合的河流洪水预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习和多气象模态融合的河流洪水预警方法，其特征在于，包括：获取河流流域的卫星遥感图像；获取气象站数据，其中，所述气象站数据包括河流水位的时间序列和降雨量的时间序列；将所述河流水位的时间序列和所述降雨量的时间序列分别按照时间维度排列为河流水位时序输入向量和降雨量时序输入向量；对所述降雨量时序输入向量和所述河流水位时序输入向量进行关联编码以得到降雨量-河流水位时序关联特征向量，其中，通过计算降雨量和河流水位的时序输入向量之间的样本协方差关联矩阵，以揭示降雨量和河流水位之间的关联模式和变化趋势，并通过基于卷积神经网络模型的降雨量-河流水位时序关联特征提取器进行特征挖掘，以提取出所述降雨量和所述河流水位之间的时序协同关联特征信息，得到降雨量-河流水位时序关联特征向量；通过基于深度神经网络模型的河流流域地表形态特征提取器对所述河流流域的卫星遥感图像进行特征提取以得到河流流域地表形态特征图；使用基于重参数化层的特征图增强器对所述河流流域地表形态特征图进行处理以得到河流流域地表形态增强特征图；对所述河流流域地表形态增强特征图和所述降雨量-河流水位时序关联特征向量进行多模态融合以得到多气象模态融合特征，其中，使用基于元网络的多气象模态融合器对所述河流流域地表形态增强特征图和所述降雨量-河流水位时序关联特征向量进行多模态融合以得到多气象模态融合特征图，以将不同气象模态的特征进行逐通道融合；以及基于所述多气象模态融合特征，确定是否产生河流洪水预警提示。

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黄河水利委员会水文水资源信息中心;中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司，其通讯地址为：450000 河南省郑州市金水区城北路东12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”。