北京
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国家知识产权局信息显示，河海大学、中国雅江集团有限公司申请一项名为“一种基于参数‑状态耦合物理信息神经网络的河网糙率反演方法”的专利，公开号CN122839877A，申请日期为2026年9月。
专利摘要显示，本发明公开一种基于参数‑状态耦合物理信息神经网络的河网糙率反演方法，包括：获取河网各河段的参数；将河网表示为有向图；构建糙率参数化RoughNet网络模型，用于输出河段糙率；构建建水动力状态HydroNet网络模型，用于预测河段的水位和流量；建立糙率参数与水动力状态之间的物理耦合关系；利用糙率参数化RoughNet网络模型、水动力状态HydroNet网络模型、物理耦合关系和河网节点约束关系，构建分河段空间域KLE‑XPIKAN网络模型；将各河段的参数输入训练后的KLE‑XPIKAN模型，输出连续空间糙率和连续水位场和流量场。本发明可在稀疏观测条件下稳定地反演连续糙率场并同步重构水位和流量。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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