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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于自动机器学习的自来水厂双混凝剂精准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：CN119626387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411720961.X，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于自动机器学习的自来水厂双混凝剂精准预测方法是由张颖;冯丽艳;王晨晨;牛志广;魏晓婷设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自动机器学习的自来水厂双混凝剂精准预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自动机器学习的自来水厂双混凝剂精准预测方法，首先获取自来水厂的水质数据、两种混凝剂的药剂投加量数据等基础数据，并对这些数据进行预处理；采用自动机器学习方法，构建建立生产条件下的自来水双混凝剂加药量预测模型；通过根据实际出水目标值对模型进行优化，利用最优模型实现了对两种混凝剂加药量的精准预测。本发明不仅实现了自来水厂混凝剂加药量的精确计算与智能调控，而且特别强调了双混凝剂的预测能力，这一创新点在保证出水水质达到饮用水标准的同时，显著降低了对人工的依赖，节约了水厂运行成本和药剂成本，实现了经济效益与环境效益的双重提升。

本发明授权一种基于自动机器学习的自来水厂双混凝剂精准预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自动机器学习的自来水厂双混凝剂精准预测方法，其特征在于，包括： S1、收集水质指标及双混凝剂加药量数据作为原始数据集，进行缺失值及随机误差的预处理，将预处理后的原始数据集划分成训练集和测试集； S2、利用Spearman等级相关系数方法进行水质指标与双混凝剂加药量之间的相关性分析，根据所述相关性分析结果选择与双混凝剂的关联性显著的水质指标作为水质参数预测因子； S3、本步骤进一步包括： i建立生产条件下的自来水双混凝剂加药量预测模型，所述预测模型中以预测因子为模型的输入变量、TOPT回归器为模型主体、双混凝剂加药量为目标变量；所述自来水双混凝剂加药量预测模型进一步包括三氯化铁混凝剂加药量预测模型和聚氯化铝混凝剂加药量预测模型，其中，三氯化铁混凝剂加药量预测模型的输入变量为水质参数预测因子，所述聚氯化铝混凝剂加药量预测模型的输入变量为三氯化铁加药量和水质参数预测因子，两种模型的输出变量均为混凝剂加药量； ii对所述TOPT回归器进行超参数调优； iii将所述预处理后的样本集送入超参数调优后的TPOT回归器；利用所述训练集进行所述自来水双混凝剂加药量预测模型训练，采用均方根误差、平均绝对误差、决定系数作为验证指标进行模型的准确性验证，进行FeCl3混凝剂和PACl混凝剂加药量预测模型的优化，结合自动机器学习方法筛选出最优模型； S4、将出水水质设置为目标值，将加药量作为目标变量，使用最优模型进行双混凝剂加药量优化预测。

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