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龙图腾网获悉中电建路桥集团有限公司;中国电建集团环境工程有限公司;浙江大学申请的专利一种河道监测断面水质预测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：CN115526378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211037894.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种河道监测断面水质预测方法是由袁栋栋;杨瑾;余铭铨;周永潮;谭谈;杨彦飞;张仪萍设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种河道监测断面水质预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种河道监测断面水质预测方法，包括以下步骤：1监测记录历史水质数据以及气象数据，构建序列格式数据集；2将序列格式数据集以DA‑RNN方法进行预测模型建模，预测目标水质参数的变化趋势；3将序列格式数据集中的近期数据，以NeuralProphet方法进行预测模型建模，预测目标水质参数的周期性；4将变化趋势与周期性预测结果相结合，预测时序变化；5将时序变化的预测值与对应时刻气象指标时序变化的实测值作为自变量，对应时刻时序变化的实测值为因变量，利用XGBoost建立映射关系；6再结合气象预报数据，修正时序变化预测结果。本发明能更为准确地预测河道监测断面关键水质指标在未来时段的时序变化。

本发明授权一种河道监测断面水质预测方法在权利要求书中公布了：1.一种河道监测断面水质预测方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）监测记录历史水质数据以及气象数据，并按时间序列排序，构建序列格式数据集； （2）将步骤（1）构建的序列格式数据集进行预测模型建模，预测目标水质参数的变化趋势，将序列格式数据集，以DA-RNN方法进行预测模型建模； （3）将步骤（1）构建的序列格式数据集中的近期数据进行预测模型建模，预测目标水质参数的周期性，将序列格式数据集中的近期数据，以NeuralProphet方法进行预测模型建模； （4）将步骤（2）和步骤（3）得到的目标水质参数的变化趋势与周期性预测结果相结合，预测目标水质参数的时序变化，其表达式为：；式中，表示对待预测水质指标未来t时间的时间序列变化预测值；表示利用DA-RNN预测的未来t时间的指标变化趋势；表示利用NeuralProphet预测的未来t时间的指标周期性变化；表示利用NeuralProphet预测的未来t时间的指标周期性变化受特殊事件的影响，表示预测误差项；（5）将步骤（4）中目标水质参数时序变化的预测值与对应时刻气象指标时序变化的实测值作为自变量，对应时刻目标水质参数时序变化的实测值为因变量，建立映射关系，利用XGBoost建立映射关系，其表达式为：；式中，表示经过修正的第i个水质指标预测值，表示的权值，表示影响第i个水质指标的第j个自变量，包含利用DA-RNN和NeuralProphet初步预测的水质指标预测值以及中气象预报数据；（6）在实际水质预测过程中，利用步骤（4）初步预测目标水质参数的时序变化，再结合气象预报数据，利用步骤（5）中建立的映射关系，修正目标水质参数的时序变化预测结果。

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