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龙图腾网获悉自然资源部北海预报减灾中心(自然资源部青岛海洋中心)申请的专利一种基于机器学习的海湾区域生态质量评估预警方法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：CN120013359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510482844.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于机器学习的海湾区域生态质量评估预警方法是由张亮;王岚;蒲思潮;张海舟;刘玉盟;谷雪霁设计研发完成，并于2025-04-17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海湾区域生态质量评估预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的海湾区域生态质量评估预警方法，涉及海湾生态评估技术领域，基于多数据源收集与目标海湾区域生态质量相关的数据，包括水质参数、空气质量参数和环境压力参数；对海湾区域生态质量相关的数据进行特征分析，明确海湾区域的生态质量变化趋势，其中，生态质量变化趋势包括水质偏离趋势、空气质量偏离趋势以及环境压力负面趋势。本发明通过收集和处理水质、空气质量和环境压力数据，并使用训练好的异常生态质量识别模型进行动态评估，能够实现对海湾区域生态质量的实时监控，一旦检测到异常情况，可立即发出预警通知，帮助管理者迅速采取行动，避免生态系统的进一步恶化。

本发明授权一种基于机器学习的海湾区域生态质量评估预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的海湾区域生态质量评估预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于多数据源收集与目标海湾区域生态质量相关的数据，包括水质参数、空气质量参数和环境压力参数； S2、对海湾区域生态质量相关的数据进行特征分析，明确海湾区域的生态质量变化趋势，其中，生态质量变化趋势包括水质偏离趋势、空气质量偏离趋势以及环境压力负面趋势； S3、使用已知生态质量状态的历史数据训练异常生态质量识别模型，识别出目标海湾区域生态质量存在的异常情况，异常情况的识别过程为： S31、收集目标海湾区域包含已知生态质量状态的历史数据，对历史数据中的异常水质参数、异常空气质量参数和异常环境压力参数进行标记； S32、整合水质参数、空气质量参数和环境压力参数的各评估指标，得到综合数据集，并将其划分为训练集和测试集； S33、基于训练集的评估指标数据结合神经网络模型，将训练集中的水质参数、空气质量参数和环境压力参数作为输入特征，正常或异常标签作为输出，训练异常生态质量识别模型，调整模型参数以使其识别生态质量的异常情况，并结合测试集数据评估模型的性能，进而根据评估结果对模型进行优化； S34、将训练好的模型应用于目标海湾区域的实时生态质量数据，并根据模型输出的概率计算异常识别指数，设定异常阈值Y判断是否存在异常； S4、结合异常生态质量识别模型的识别结果和生态质量变化趋势，进行海湾区域生态质量的动态评估； S5、设定生态质量阈值，对动态评估结果进行预警分析，并基于预警结果实施相应的治理措施。

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自然资源部北海预报减灾中心(自然资源部青岛海洋中心)，其通讯地址为：266061 山东省青岛市崂山区云岭路27号办公楼13-16层；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”。