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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利一种耦合长短记忆深度学习的井渠联合调度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：CN113850505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202111129344.9，技术领域涉及：G06Q10/06；该发明授权一种耦合长短记忆深度学习的井渠联合调度方法是由李恺龙;黄国和设计研发完成，并于2021-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种耦合长短记忆深度学习的井渠联合调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种耦合长短记忆深度学习的井渠联合调度方法，首先构建实时水文预报模型，通过长短记忆深度学习方法，将历史N天的气象、水文以及不同水源灌水量作为输入，预报未来短期内的径流量，所述不同水源灌水量包括井水和渠水灌水量；接着构建实时水量调度模型，以最大化灌区供水效益为目标，以满足最小径流量为约束，求解短期内不同水源最优灌水量；最后将所述实时水文预报模型与实时水量调度模型相互迭代模拟直至达到平衡，从而得到最优的井水和渠水灌水量。本发明可实现灌区精准灌溉，充分利用渠道的供水能力，以供水时间换取供水空间，将灌区的蓄水工程能力得到充分发挥，最大化减少旱情。

本发明授权一种耦合长短记忆深度学习的井渠联合调度方法在权利要求书中公布了：1.一种耦合长短记忆深度学习的井渠联合调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建实时水文预报模块模型；所述实时水文预报模块通过长短记忆深度学习方法，将历史N天的气象、水文以及不同水源灌水量作为输入，预报未来短期内的径流量，所述不同水源灌水量包括井水灌水量和渠水灌水量； 步骤2:构建实时水量调度模块模型，所述实时水量调度模块以最大化灌区供水效益为目标，以满足最小径流量为约束，求解短期内不同水源最优灌水量； 步骤3:将所述实时水文预报模块与实时水量调度模块相互迭代模拟直至达到平衡，从而得到最优的井水灌水量和渠水灌水量； 调度目标和约束条件表征为如式1-4所示： Max：1， 2， 3， 4， 其中，P为灌溉期内的最大效益，为t时刻下井水灌水量,为t时刻下井水灌水的效益，为t时刻下渠水灌水量,为t时刻下渠水灌水的效益，n为总时长；为t时刻来水量，为t时刻农田退水量，为t时刻灌区出口水量；为t时刻灌区出口约束水量；，，分别为t时刻降雨，温度和地下水位；为长短记忆深度学习模型LSTM函数； 所述步骤3的具体过程为：当未来n天的天气因素已知的情况下，先通过迭代式4得到n天内的模拟径流量，然后将该模拟径流量输入式1-3，求解得到相应的井水灌水量和渠水灌水量；接着将式1和2不断迭代，直到所求解得到的井水灌水量和渠水灌水量不再变化时，则得到了得到最优的井水灌水量和渠水灌水量。

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