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龙图腾网获悉中国科学院重庆绿色智能技术研究院申请的专利一种融合多参数时空信息的水华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：CN119178863B 。

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：202411224038.7，技术领域涉及：G01N33/18；该发明授权一种融合多参数时空信息的水华预测方法是由闪锟;谢明江;龚治岗;潘珉;王兰;何峰;郭艳英;尚明生设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多参数时空信息的水华预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合多参数时空信息的水华预测方法，属于深度学习和环境监测领域。由融合多视角信息的水华监测系统进行实现，所述的融合多视角信息的水华监测系统由监测区域内的若干个水质监测站和气象站、以及一个云端服务器构成；该方法包含以下步骤：S1：发送采集数据指令；S2：采集水质指标；S3：采集气象指标；S4：构建水质‑气象数据集；S5：搭建多视角信息融合水华预测模型；S6：模型训练；S7：模型预测。本发明方法通过设计时间、空间与变量、以及注意力聚合这三种注意力机制，建立的深度学习模型能够在不同视角上对在线监测数据进行深入分析，能够提高水华预测的准确性和预测机理上的可解释性。

本发明授权一种融合多参数时空信息的水华预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多参数时空信息的水华预测方法，其特征在于，由融合多视角信息的水华监测系统进行实现， 所述的融合多视角信息的水华监测系统由监测区域内的若干个水质监测站1和气象站2、以及一个云端服务器3构成；所述的水质监测站1利用传感器按照采样频率实时测量监测区域内的水质指标，并通过网络连接传送给云端服务器3；所述的气象站2利用传感器按照采样频率实时测量监测区域内包含气温、降水、风速、相对湿度、气压的气象指标，并通过网络连接传送给云端服务器3；所述的云端服务器3为计算机设备，其中内置了一种融合多参数时空信息的水华预测方法的程序化代码；该方法包含以下步骤： S1：云端服务器3发出采集数据指令给监测区域内的水质监测站1和气象站2； S2：各个水质监测站1测量监测区域内水体的水质指标，并上传给云端服务器3； S3：各个气象站2测量监测区域内气象指标，并上传给云端服务器3； S4：遍历所有的水质监测站1，云端服务器3将监测区域重叠的水质监测站1和气象站2的数据以及时间，三者进行拼接，构建对应水质监测站1的水质-气象数据集； S5：云端服务器3搭建基于Transformer架构的多视角信息融合水华预测模型，并进行网络权重初始化； S6：云端服务器3将历史所有水质监测站的水质-气象数据集按一定比例分为训练集和测试集，利用训练集数据对网络进行训练，并利用测试集数据进行测试； S7：设定监测时间段T，云端服务器3将T时间段内的所有水质监测站1的水质-气象数据输入到多视角信息融合水华预测模型的编码器中，将目标水质监测站T时间段内的水质-气象数据集和气象站2预测的未来的气象指标输入到多视角信息融合水华预测模型的解码器中，对目标水质监测站的叶绿素a浓度进行预测； 所述的多视角信息融合水华预测模型为基于注意力机制的编码器和解码器构成； 所述的编码器由时间注意力机制、变量注意力机制、空间注意力机制、注意力聚合机制以及传统Transformer中的编码层构成；所述的解码器由注意力聚合机制以及传统Transformer中的解码层构成；所述的编码器的架构为并联的空间注意力机制和时间变量部分串联传统Transformer中的编码层后再与一个注意力聚合机制串联，其中时间变量部分为时间注意力机制和变量注意力机制并联后与一个注意力聚合机制串联；所述的解码器的架构为注意力聚合机制串联传统Transformer中的解码层。

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