齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)刘鑫获国家专利权
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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种基于多变量的水质预测方法、系统、设备及介质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：CN119361031B 。
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：202411942174.X，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于多变量的水质预测方法、系统、设备及介质是由刘鑫;徐福卿;张展硕;韩琦琦;张洁;官淑慧设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多变量的水质预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于水质预测技术领域，为了提高水质预测的准确性，提出一种基于多变量的水质预测方法、系统、设备及介质，通过提取待测水质中多变量时间序列数据，结合频域信息与时域信息，引入自注意力机制解决传统循环神经网络在处理长时间序列时常遇到的梯度爆炸和梯度消失问题，以增强预测模型对时序特征的捕捉能力；通过粒子群优化（PSO）方法优化超参数，以提高预测精度。
本发明授权一种基于多变量的水质预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多变量的水质预测方法，其特征在于，包括： 获取待测水质，并提取所述待测水质中多变量时间序列数据； 提取所述待测水质中多变量时间序列数据的频率特征，将所提取的频率特征与最新时域特征相结合，得到综合特征；具体为：采用离散余弦变换提取所述待测水质中多变量时间序列数据的频率特征；将离散余弦变换得到的频域信息与时间序列中的最新时间点沿特征维度进行拼接，形成含有混合信息的综合输入；其中，最新时间点指离当前预测时刻最近的一系列数据点； 将所述综合特征输入至训练好的预测模型，得到所述待测水质的预测结果；其中，所述预测模型在训练中，通过粒子群优化算法对预测模型的超参数进行优化；所述预测模型采用添自注意力机制的SegRNN网络，以增强预测模型对时序特征的捕捉能力；所述综合特征依次通过自注意力机制和SegRNN网络进行处理； 对所述SegRNN网络进行改进，利用变体的LSTM单元替换SegRNN网络中的GRU单元结构；其中，变体的LSTM单元为在现有的LSTM的基础上，去除输出门的激活函数。
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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501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”。
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