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龙图腾网获悉长春理工大学;吉林省知行物联网研究院有限公司申请的专利一种基于时序多尺度特征融合的水质实时预测方法及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：CN120105021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510584696.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于时序多尺度特征融合的水质实时预测方法及系统是由唐雁峰;李伟东;张军;马元;鹿迪;詹伟达;韩登;许春生;朱德鹏设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序多尺度特征融合的水质实时预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于时序多尺度特征融合的水质实时预测方法及系统，包括以下步骤：获取水质数据；对水质数据进行预处理；建立网络模型；建立最佳参数组合；特征融合；本发明的技术方案利用门控循环单元提取短期动态特征和基于稀疏注意力机制的长时间序列预测模型提取全局信息及长距离依赖特征；将它们各自的输出特征通过特征拼接进行融合，融合后的特征将输入到全连接层，以生成未来水质参数预测。系统通过该模型对实时采集的水质数据进行预测，生成结果上传至云平台，形成数据日志。本发明的技术方案能够有效提升水质预测准确性，且具有抗干扰能力强、实时性好、精度高等优点。

本发明授权一种基于时序多尺度特征融合的水质实时预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合的水质实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S10：获取水质数据：所述水质数据包括酸碱度、总氮、总磷、氨氮、水温、湿度、化学需氧量、电导率、溶解氧； S20：对水质数据进行预处理：包括采用均值填充法进行缺失值处理、采用Z-score方法进行异常值处理、采用变分模态分解进行去噪处理、采用小波变换提取每个模态分量的多尺度特征并去除残余噪声、标准化处理，并将处理后的数据划分为训练集、测试集和验证集； S30：建立网络模型：包括门控循环单元网络和Informer，所述门控循环单元网络用于提取水质数据中的短期动态特征和时间依赖关系，所述Informer提取全局信息及长距离依赖特征； S40：建立最佳参数组合：使用鲸鱼优化算法对网络模型中的学习率、门控循环单元网络隐藏单元数、批量大小、Informer的注意力头数和稀疏度因子超参数进行优化，找到最佳的参数组合； S50：特征融合：将门控循环单元网络和Informer的输出特征通过特征拼接进行融合，并将融合后的特征输入到全连接层，用于生成未来水质参数预测； 所述门控循环单元网络包括更新门和重置门，通过门控机制，门控循环单元网络选择性地保留或者忘记过去的状态，用于提取原始水质数据的短期时间依赖特征； 所述Informer的计算公式为： 其中，Q′是经过筛选后的关键查询子集，用于稀疏计算，K是所有键向量，V是所有值向量，dk是缩放因子，是键向量的维度，用于避免内积值过大；计算查询矩阵Q中每个查询向量Qi的L2范数，用来筛选出最重要的查询向量；公式如下： ; 其中：Qi是查询矩阵中的第i个查询向量；||Qi||是Qi的L2范数； 对Q′和K计算注意力分数： 将稀疏的注意力结果与值矩阵V相乘，得到最终输出。

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