(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210708323.0 (22)申请日 2022.06.22 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114781766 A (43)申请公布日 2022.07.22 (73)专利权人 长江水利委员会长江科 学院 地址 430000 湖北省武汉市黄浦大街23号 (72)发明人 张晓琦　王永强　许继军　陈进　 刘攀　姚立强　周彦辰　杨涵　 李玉娟　夏欢　 (74)专利代理 机构 深圳紫藤知识产权代理有限 公司 44570 专利代理师 何志军 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01)G06Q 50/26(2012.01) G06F 30/20(2020.01) (56)对比文件 CN 10949 2825 A,2019.0 3.19 CN 114444333 A,2022.05.06 CN 114118562 A,202 2.03.01 CN 110619432 A,2019.12.27 CN 104091074 A,2014.10.08 WO 202025 0810 A1,2020.12.17 US 2019385178 A1,2019.12.19 CN 114418187 A,202 2.04.29 审查员 朱壹 (54)发明名称 水文站点的水文信息预测方法、 装置、 设备 及存储介质 (57)摘要 本申请公开一种水文站点的水文信息预测 方法、 装置、 设备及存储介质， 该预测方法通过 获 取河道中多个水文站点之间的空间拓扑关系来 确定位于河道上游的第一目标站点和位于河道 下游的第二目标站点， 之后获取第一目标站点和 第二目标站点的水文信息的特征参数并进行拟 合以确定二者的组合方式， 之后根据该组合方式 对应选择待训练的水文信息预测模型并进行训 练， 得到已训练的水文信息预测模型， 最后获取 该组合方式对应的第一目标站点的特征参数在 第一时间的采集值， 并将采集值输入已训练的水 文信息预测模 型， 得到组合方式对应的第二目标 站点的特征参数在不早于第一时间的第二时间 的预测值， 从而减少预测模型模拟试算模型结构 的运算量， 提高模拟效果。 权利要求书2页 说明书14页 附图5页 CN 114781766 B 2022.09.13 CN 114781766 B 1.一种水文站点的水文信息预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取河道中多个水文站点之间的空间拓扑关系， 以根据 所述空间拓扑关系从所述多个 水文站点中确定位于河道上游的第一目标站点和位于河道下游的第二目标站点； 获取所述第 一目标站点和所述第 二目标站点的水文信 息的特征参数， 所述特征参数包 括流量和水位高度； 统计所述第 一目标站点和所述第 二目标站点的所述流量和所述水位高度的历史信 息， 所述历史信息包括历史值和所述历史值的记录时间； 根据所述第一目标站点和所述第二目标站点的所述历史值的所述记录时间之间的滞 时天数， 对所述第一目标站点和所述第二目标站点的所述历史值进行分组； 利用同一分组内的所述历史值将所述第一目标站点的所述流量和所述水位高度与所 述第二目标站点的所述 流量和所述水位高度进行一 一拟合以得到多种拟合方式； 对比由各种所述拟合方式确定的相关系数， 从多种所述拟合方式中确定所述第 一目标 站点的所述特 征参数与所述第二目标站点的所述特 征参数的组合方式； 根据所述组合方式对应选择待训练 的水文信 息预测模型并进行训练， 得到已训练的水 文信息预测模型； 获取所述组合方式对应的所述第 一目标站点的所述特征参数在第 一时间的采集值， 并 将所述采集值输入所述已训练的水文信息预测模型， 得到所述组合方式对应的第二目标站 点的所述特 征参数在第二时间的预测值， 所述第二时间不 早于所述第一时间。 2.根据权利要求1所述的预测方法， 其特征在于， 所述统计所述第 一目标站点和所述第 二目标站点的所述 流量和所述水位高度的历史信息的步骤， 包括： 获取所述第一目标站点和所述第二目标站点的所述流量和所述水位高度的历史信息 的记录时段； 选取所述第一目标站点和所述第二目标站点的所述记录时段之间的重叠时段作为目 标时段， 统计在所述目标时段内所述第一目标站 点和所述第二目标站点的所述流量和所述 水位高度的历史信息 。 3.根据权利要求1所述的预测方法， 其特征在于， 所述对比由各种所述拟合方式确定的 相关系数， 从多种所述拟合方式中确定所述第一目标站 点的所述特征参数与所述第二目标 站点的所述特 征参数的组合方式的步骤， 包括： 横向对比同一分组内由各种所述拟合方式确定的相关系数， 以确定所述第 一目标站点 的所述特 征参数与所述第二目标站点的所述特 征参数的组合方式； 纵向对比不同分组内由所述组合方式对应的所述拟合方式的相关系数， 以确定所述组 合方式对应的滞时天数。 4.根据权利要求3所述的预测方法， 其特征在于， 所述根据 所述组合方式对应选择待训 练的水文信息预测模型并进行训练， 得到已训练的水文信息预测模型的步骤， 包括： 根据所述组合方式对应的滞时天数和所述组合方式选择待训练 的水文信 息预测模型， 并对所述第一目标站点和所述第二目标站点的所述历史信息进行筛选以构建模拟分析样 本； 将由所述组合方式确定的所述第一目标站点的所述特征参数和第二目标站点的所述 特征参数分别作为模型输入和模型输出， 从所述模拟分析样本中随机抽样出一部分样本作权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114781766 B 2为训练集并选定目标函数训练模型参数， 对所述待训练的水文信息预测模型进行训练， 得 到已训练的水文信息预测模型。 5.根据权利要求4所述的预测方法， 其特征在于， 所述将由所述组合方式确定的所述第 一目标站点的所述特征参数和第二目标站点的所述特征参数分别作为模型输入和模型输 出， 从所述模拟分析样本中随机抽样出部分样本作为训练集并选定目标函数训练模型参 数， 对所述待训练的水文信息预测模型进行训练， 得到已训练的水文信息预测模型 的步骤 之后， 还包括： 将所述模拟分析样本中剩余的另一部分样本作为验证集， 利用所述验证集对所述已训 练的水文信息预测模型的预测效果进行评估并更新所述已训练的水文信息预测模型。 6.一种水文站点的水文信息预测装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取多个水文站点之间的空间拓扑关系， 以根据所述空间拓扑关 系从所述多个水文站点中确定位于河道上游的第一目标站点和 位于河道下游的第二目标 站点； 第二获取模块， 具体用于： 获取所述第一目标站点和所述第二目标站点的水文信息的 特征参数， 所述特征参数包括流量和水位高度； 统计所述第一 目标站点和所述第二 目标站 点的所述流量和所述水位高度的历史信息， 所述历史信息包括历史值和所述历史值的记录 时间； 根据所述第一目标站 点和所述第二目标站 点的所述历史值的所述记录时间之 间的滞 时天数， 对所述第一 目标站点和所述第二 目标站点的所述历史值进行分组； 利用同一分组 内的所述历史值将所述第一目标站点的所述流量和所述水位高度与所述第二目标站点的 所述流量和所述水位高度进行一一拟合以得到多种拟合方式； 对比由各种所述拟合方式确 定的相关系数， 从多种所述拟合方式中确定所述第一目标站 点的所述特征参数与所述第二 目标站点的所述特 征参数的组合方式； 选择模块， 用于根据所述组合方式对应选择待训练的水文信息预测模型并进行训练， 得到已训练的水文信息预测模型； 第三获取模块， 用于获取所述组合方式对应的所述第 一目标站点的所述特征参数在第 一时间的采集值， 并将所述采集值输入所述已训练的水文信息预测模型， 得到所述组合方 式对应的所述第二目标站点的所述特征参数在第二时间的预测值， 所述第二时间不早于所 述第一时间。 7.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器、 存储器以及存储在所述存储器中且被配置 为由所述处理器执行 的计算机程序， 所述存储器与所述处理器耦接， 且所述处理器执行所 述计算机程序时， 实现如权利要求1至 5中任一项所述的预测方法。 8.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 其中， 在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如权利 要求1至5中任一项所述的预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114781766 B 3