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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于机器学习的智慧鱼道运维方法及运维系统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：CN116362713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310136526.1，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于机器学习的智慧鱼道运维方法及运维系统是由戴杰;颜韬;杨吉;毛劲乔;王佳芃;张俊芳;张伟举;龚轶青;陆鹏设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的智慧鱼道运维方法及运维系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的智慧鱼道运维方法及运维系统，其方法包括：获取监测点坐标信息和对应的水位监测信息；无线网络向数据接收单元传输水位监测信息，数据运行单元计算出池室监测点对应的水位计算信息数据；根据不同的边界条件，确定水位监测信息和水位计算信息数据的映射系数，并进行对比匹配；当差异度超过预设阈值，数据运行单元采用机器学习算法，依次确定每个鱼道池室发生破损或者障碍物堵塞位置，并修正相应池室的监测点坐标和水位计算信息数据；运维提示单元将鱼道池室内的破损情况和障碍物堵塞情况传递至监测终端，进行运维处理措施。本发明可实现鱼道长期可持续运行并发挥鱼道最佳生态效益的现实需求。

本发明授权一种基于机器学习的智慧鱼道运维方法及运维系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的智慧鱼道运维方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采用水位传感器获取池室监测点坐标信息和对应的水位监测信息，将其定义为第一集合；将若干不同边界条件及该条件下的第一集合定义为第二集合； S2、以边界条件变量作为初始条件输入，以鱼道及池室基本参数作为约束条件，将读取的监测点坐标信息作为自变量进行计算，计算出池室监测点对应的水位信息数据，将该数据和对应的池室监测点坐标信息构建为第三集合； S3、根据不同的边界条件，确定第二集合和第三集合的映射系数，并将第二集合内的数据和第三集合内的数据进行对比匹配； S4、根据步骤S3中的对比匹配结果，确定两个集合的差异度，根据差异度与预设阈值之间的关系，分别进行以下动作： 1若差异度满足预设阈值，则无需预警； 2若差异度超过预设阈值，筛选第二集合和第三集合中的异常元素数据构成第四集合，并将第四集合中的数据按照鱼道池室数划分为若干个子集合，作为第五集合，并对其进行排序； S5、采用机器学习算法，依次确定第五集合中每个子集合对应的鱼道池室发生破损或者障碍物堵塞位置，并修正相应池室的监测点坐标和水位计算信息数据，直至最后一个子集修正完毕； S6、将步骤S5中确定的鱼道池室内的破损情况和障碍物堵塞情况传递至监测终端，进行运维处理措施。

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