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龍圖騰網獲悉長春理工大學;吉林省知行物聯網研究院有限公司申請的專利一種基于時序多尺度特征融合的水質實時預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120105021B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510584696.5，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種基于時序多尺度特征融合的水質實時預測方法及系統是由唐雁峰;李偉東;張軍;馬元;鹿迪;詹偉達;韓登;許春生;朱德鵬設計研發完成，并于2025-05-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于時序多尺度特征融合的水質實時預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于時序多尺度特征融合的水質實時預測方法及系統，包括以下步驟：獲取水質數據；對水質數據進行預處理；建立網絡模型；建立最佳參數組合；特征融合；本發明的技術方案利用門控循環單元提取短期動態特征和基于稀疏注意力機制的長時間序列預測模型提取全局信息及長距離依賴特征；將它們各自的輸出特征通過特征拼接進行融合，融合后的特征將輸入到全連接層，以生成未來水質參數預測。系統通過該模型對實時采集的水質數據進行預測，生成結果上傳至云平臺，形成數據日志。本發明的技術方案能夠有效提升水質預測準確性，且具有抗干擾能力強、實時性好、精度高等優點。

本發明授權一種基于時序多尺度特征融合的水質實時預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多尺度特征融合的水質實時預測方法，其特征在于，包括以下步驟： S10：獲取水質數據：所述水質數據包括酸堿度、總氮、總磷、氨氮、水溫、濕度、化學需氧量、電導率、溶解氧； S20：對水質數據進行預處理：包括采用均值填充法進行缺失值處理、采用Z-score方法進行異常值處理、采用變分模態分解進行去噪處理、采用小波變換提取每個模態分量的多尺度特征并去除殘余噪聲、標準化處理，并將處理后的數據劃分為訓練集、測試集和驗證集； S30：建立網絡模型：包括門控循環單元網絡和Informer，所述門控循環單元網絡用于提取水質數據中的短期動態特征和時間依賴關系，所述Informer提取全局信息及長距離依賴特征； S40：建立最佳參數組合：使用鯨魚優化算法對網絡模型中的學習率、門控循環單元網絡隱藏單元數、批量大小、Informer的注意力頭數和稀疏度因子超參數進行優化，找到最佳的參數組合； S50：特征融合：將門控循環單元網絡和Informer的輸出特征通過特征拼接進行融合，并將融合后的特征輸入到全連接層，用于生成未來水質參數預測； 所述門控循環單元網絡包括更新門和重置門，通過門控機制，門控循環單元網絡選擇性地保留或者忘記過去的狀態，用于提取原始水質數據的短期時間依賴特征； 所述Informer的計算公式為： 其中，Q′是經過篩選后的關鍵查詢子集，用于稀疏計算，K是所有鍵向量，V是所有值向量，dk是縮放因子，是鍵向量的維度，用于避免內積值過大；計算查詢矩陣Q中每個查詢向量Qi的L2范數，用來篩選出最重要的查詢向量；公式如下： ; 其中：Qi是查詢矩陣中的第i個查詢向量；||Qi||是Qi的L2范數； 對Q′和K計算注意力分數： 將稀疏的注意力結果與值矩陣V相乘，得到最終輸出。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長春理工大學;吉林省知行物聯網研究院有限公司，其通訊地址為：130012 吉林省長春市衛星路7089號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。