买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉厦门大学;北京大学申请的专利基于贝叶斯迁移学习的区域湖库水质不确定性模拟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：CN120388638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510874396.0，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于贝叶斯迁移学习的区域湖库水质不确定性模拟方法是由梁中耀;贺政宇;刘永;蒋青松;李东锋设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯迁移学习的区域湖库水质不确定性模拟方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于贝叶斯迁移学习的区域湖库水质不确定性模拟方法，包括以下步骤：S1、收集区域多个湖库水质自动监测数据，并对监测数据进行预处理；S2、对多个湖库分别进行编号，将湖库分为目标域与源域，并选定需要进行模拟的水质指标作为目标指标；S3、采用贝叶斯加性回归树在源域构建目标指标模拟模型，并采用交叉验证策略进行模型训练；S4、采用目标域的数据对源域中目标指标模拟模型进行参数更新，构建目标域目标指标的贝叶斯迁移模型，并进行目标域水质目标指标的不确定性模拟；S5、根据贝叶斯迁移模型的输出结果，识别影响目标域水质目标指标均值和不确定性的关键因子，解析关键因子对目标域水质指标波动的驱动机制。

本发明授权基于贝叶斯迁移学习的区域湖库水质不确定性模拟方法在权利要求书中公布了：1.基于贝叶斯迁移学习的区域湖库水质不确定性模拟方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集区域多个湖库水质自动监测数据，并对监测数据进行预处理； S2、对多个湖库分别进行编号，将湖库分为目标域与源域，并选定需要进行模拟的水质指标作为目标指标； S3、采用贝叶斯加性回归树在源域构建目标指标模拟模型，并采用交叉验证策略进行模型训练； 步骤S3包括： 贝叶斯加性回归树使用马尔可夫链蒙特卡洛进行后验推断，用于迭代更新每棵树，同时基于其他树进行条件更新，并允许从后验分布中生成样本；回归函数在特定值处的后验均值通过平均所有马尔可夫链蒙特卡洛样本进行估计，计算公式为：，其中，为回归函数在特定值处的后验均值估计；为马尔可夫链蒙特卡洛样本的总数；为第个马尔可夫链蒙特卡洛样本的索引；为第个马尔可夫链蒙特卡洛样本在值处评估的加性树模型的值； 回归函数的置信区间从后验样本的分位数中构建，计算公式为：，其中，为回归函数在特定值处的置信区间；表示区间；为回归函数的后验样本的分位数函数； S4、选定源域中目标指标模拟模型的可变参数，采用目标域的数据对源域中目标指标模拟模型进行参数更新，构建目标域目标指标的贝叶斯迁移模型，并进行目标域水质目标指标的不确定性模拟； S5、根据贝叶斯迁移模型的输出结果，给出预测值的均值和置信区间，识别影响目标域水质目标指标均值和不确定性的关键因子，解析关键因子对目标域水质指标波动的驱动机制； 步骤S5包括： 在原始测试集上计算贝叶斯迁移模型的初始均方根误差，将初始均方根误差作为基准指标； 对每个特征的数值随机打乱，用扰动后的数据重新预测并计算扰动均方根误差，将扰动均方根误差作为扰动后指标； 用基准指标与扰动后指标的差值衡量特征重要性，差值越大表明特征对模型预测越关键。

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厦门大学;北京大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422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”。