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龙图腾网获悉河海大学;河海大学智能感知技术创新研究院申请的专利基于深度学习的水温生态调度效果定性与定量评价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：CN120046519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510534072.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的水温生态调度效果定性与定量评价方法是由赵忠伟;王启明;陈巧;徐康伟;王晓婷;季孟涵;杨益星;马建林;冯禹博设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的水温生态调度效果定性与定量评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的水温生态调度效果定性与定量评价方法，基于垂向温度分布数据，采用分段三次埃尔米特插值法计算等效取水高程，表征不同调度方式下的取水高程位置；基于随机森林模型，训练水动力参数与取水高程之间的映射关系，并基于MSE、NSE、MAE指标优化模型；采用Shapley值方法分析影响取水高程的关键变量，量化各水动力因素对生态调度响应的贡献度；在生态调度期其他条件不变时，设置叠梁门状态为0，计算无生态调度下取水高程的变化量；根据无生态调度下取水高程结果，求得反事实框架下尾水水温的预测值，并结合不确定性分析方法，定量评估生态调度的改善效果。

本发明授权基于深度学习的水温生态调度效果定性与定量评价方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的水温生态调度效果定性与定量评价方法，其特征在于：包括： 步骤1：获取坝前水位时程、流量时程、垂向温度分布数据，以及叠梁门状态信息，形成水库水动力数据库； 步骤2：基于垂向温度分布数据，采用分段三次埃尔米特插值法计算等效取水高程，表征不同调度方式下的取水高程位置； 步骤3：基于随机森林模型，训练水动力参数与取水高程之间的映射关系，并基于均方误差MSE、纳什效率系数NSE、平均绝对误差MAE指标优化模型； 步骤3具体为：选择深度学习输入变量坝前水位时程Ht、流量时程Qt、生态调度状态Sdamper，输出变量为尾水取水高程Zot；随机森林回归基于决策树集成方法，用于建立水动力条件与取水高程的映射关系，其基本模型： 其中，Θ表示随机森林模型的参数集，包括树的数量Nt、树的最大深度d以及训练集划分比例α；Θ参数采用优化方法确定，优化选择评价指标：均方误差；纳什效率系数，平均绝对误差；其中Zi是实际值，是预测值，是实际值的平均值，n是样本数量，NSE的值越接近1表示模型拟合效果越好；随机森林的预测取水高程输出： 其中是第i颗决策树的预测结果； 步骤4：采用Shapley值方法分析影响取水高程的关键变量，量化各水动力因素对生态调度响应的贡献度； 步骤5：在生态调度期其他条件不变时，设置叠梁门状态为0，计算无生态调度下取水高程的变化量； 步骤6：根据无生态调度下取水高程结果，进一步求得反事实框架下尾水水温的预测值，并结合不确定性分析方法，定量评估生态调度的改善效果。

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;河海大学智能感知技术创新研究院，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”。