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龙图腾网恭喜河海大学;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利一种基于权重实时修正机器学习模型的径流集合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：CN119884960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510369681.7，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于权重实时修正机器学习模型的径流集合预报方法是由邓超;汪鑫;尹鑫;张龙辉设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于权重实时修正机器学习模型的径流集合预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于权重实时修正机器学习模型的径流集合预报方法，本发明通过收集研究流域内水文气象数据，并划分训练集、验证集和测试集，建立机器学习径流预报集合，并利用动态贝叶斯算法获取机器学习径流预报集合中各模型的动态权重；然后基于径流实测值，对机器学习模型得到的径流模拟值进行分类，构建类别预测模型，输出预测类别，并按类别划分训练集并提取权重序列，根据类别率定权重修正值以调整权重之和，并在验证集上验证效果；最后基于测试集预测类别划分测试集并提取权重序列，结合校正权重，生成最终径流预测结果。本发明有效减小了模型集合整体偏差对最终预测的影响，从而提高流域径流预报精度。

本发明授权一种基于权重实时修正机器学习模型的径流集合预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于权重实时修正机器学习模型的径流集合预报方法，其特征在于，其步骤包括： 收集研究流域内水文气象数据并划分为训练集、验证集和测试集，并利用多个机器学习模型训练机器学习径流预测模型，根据训练得到的所有机器学习径流预测模型构建机器学习径流预报集合；所述水文气象数据包括实测径流和气象特征数据； 利用所有机器学习径流预报模型进行径流预测，得到相应的模拟径流数据； 根据所有机器学习径流预报模型的模拟径流数据及其对应的实测径流数据，采用动态贝叶斯算法对机器学习径流预报模型集合中的每个机器学习径流预测模型权重序列进行估计； 根据实测径流数据对机器学习径流预测模型预测的径流模拟值进行分类，获得径流模拟值的类别；所述径流模拟值的类别包括0类、1类和2类； 利用机器学习径流预报集合预测训练集和验证集对应的径流模拟值，将训练集和验证集中的径流模拟值以及对应的类别标签作为目标变量训练构建类别预测模型，并利用构建的类别预测模型预测测试集中径流模拟值的类别标签； 基于训练集中的径流模拟值及其对应的类别标签，将训练集分成0类类别子集、1类类别子集和2类类别子集三个类别子集，并对依据时间标签提取每一类别子集对应的权重序列进行修正，并利用验证集验证确定各类别子集对应的权重修正值； 根据利用类别预测模型预测的测试集中径流模拟值的类别标签结果，将测试集划分为0类类别子集、1类类别子集和2类类别子集三个类别子集，根据各类别子集对应的权重修正值对结合时间标签提取的相应类别子集的权重序列进行修正，并利用各类别子集修正后的权重序列进行集成计算，生成最终的径流预测结果。

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河海大学;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区西康路1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”。