买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉上海海事大学申请的专利基于多源数据融合机器学习的长江口咸潮智能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：CN121721755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610226554.6，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权基于多源数据融合机器学习的长江口咸潮智能预报方法是由袁瑞;谢操杰;祝维辰;裘诚;方今;安佰超;张悦;杨伟设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合机器学习的长江口咸潮智能预报方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多源数据融合机器学习的长江口咸潮智能预报方法，包括：获取水文监测数据，包括流量、潮位、风矢量及水库盐度；通过对数据进行物理特征衍生处理以构建输入特征集：基于潮位计算潮差特征以表征潮汐动力，基于风矢量计算区域平均特征以表征风场驱动，并根据径流盐度滞后关系对流量数据进行相位修正；将上述衍生特征与基础潮位特征、历史盐度特征组合，输入至预训练的神经网络模型，该模型采用双向长短期记忆网络层捕捉时序依赖关系，利用多头注意力机制层动态聚焦关键信息，输出目标水库的未来盐度预测值。本发明能在保证快速响应与高计算效率的同时，既具备优异的预测精度与稳定性，又能确保预测结果符合水文物理规律。

本发明授权基于多源数据融合机器学习的长江口咸潮智能预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合机器学习的长江口咸潮智能预报方法，其特征在于，所述方法包括： 获取长江口当前时刻前连续预设时长的水文监测数据，所述水文监测数据包括水文站的流量数据、长江口多个位置的潮位数据、指定地理范围内的风矢量数据以及至少一个目标水库的盐度历史数据； 对所述水文监测数据进行物理特征衍生处理，以构建当前预测输入特征集，所述物理特征衍生处理包括：基于所述潮位数据，通过滑动窗口计算高潮位与低潮位的差值，得到表征潮汐动力的潮差特征；基于所述风矢量数据，计算预设区域范围内的平均风矢量，得到表征区域风场驱动的区域平均风矢量特征；基于所述水文站的流量数据与所述目标水库的盐度历史数据之间的滞后时间关系，对所述流量数据进行相位修正，得到相位差修正后的流量特征； 将所述潮差特征、所述区域平均风矢量特征、所述相位差修正后的流量特征、潮位基础特征以及盐度历史特征组合，构成所述当前预测输入特征集； 将所述当前预测输入特征集输入至一个预训练的融合物理信息的咸潮预测神经网络模型，以得到所述目标水库的未来时段的盐度预测值，所述神经网络模型是基于包含物理特征衍生处理得到的物理衍生特征在内的历史水文数据集训练得到的，其模型架构依次包括用于捕捉时序依赖关系的双向长短期记忆网络层、用于动态聚焦关键信息的多头注意力机制层以及输出层。

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上海海事大学，其通讯地址为：201306 上海市浦东新区临港新城海港大道1550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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。