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龙图腾网获悉北京航空航天大学;华北水利水电大学申请的专利一种基于边缘计算的水质监测系统模型构建方法、装置及计算机设备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：CN119313220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411566198.X，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于边缘计算的水质监测系统模型构建方法、装置及计算机设备是由高阳;朱齐亮;卢凤民;赵亮;闫晓敏;赵路朋;靳文超;高敏杰设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的水质监测系统模型构建方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于边缘计算的水质监测系统模型构建方法、装置及计算机设备，涉及水质监测技术领域。本发明旨在解决传统水质监测技术中存在的数据处理延迟和实时性不足的问题。关键步骤包括采集端布置在水体的关键监测点处采集水质参数，发送到边缘端进行数据实时处理，并结合BP神经网络和支持向量机进行水质预测和异常检测，实现对水质变化的快速响应。同时采用深度学习和支持向量机的结合，提升了预测的精度和异常检测能力。通过综合加权指数法对水质情况进行全面评估，管理者能够更快识别污染源并采取有效应对措施。本发明不仅提高了水质监测的效率和准确性，还为水资源的可持续管理提供了坚实的技术支持。

本发明授权一种基于边缘计算的水质监测系统模型构建方法、装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的水质监测系统模型构建方法，其特征在于，所述方法适用于具有采集端和边缘端的水质监测系统，具体步骤包括： 步骤1：将采集端布置在水体的关键位置采集水质参数并发送至边缘端，边缘端基于专家评分法赋予每个时间戳的水质参数相应的水质指数，并对水质参数进行预处理，经过预处理后的水质参数整理为样本数据集，水质参数包括水的温度、pH值、悬浮物、电导率、需氧量和化学需氧量共六种水质指标； 步骤2：在边缘端基于BP神经网络构建水质监测模型，样本数据集中的水质参数作为输入，对应的水质指数作为标签，对水质监测模型进行训练，并采用布谷鸟搜索算法和Nelder‑Mead算法对模型参数进行优化； 步骤3：在边缘端采用支持向量机构建异常检测模型，将水质参数构成的特征向量作为输入，基于专家评分法赋予的对应时间戳的状态标签为输出，对异常检测模型进行训练，并基于逻辑回归模型获取水质处于正常状态的概率； 步骤4：采集当前时刻的水质参数，并基于综合加权指数法获取水质参数各指标的单指标分值，再根据单指标分值计算综合评定分数； 步骤5：将当前时刻的水质参数输入至对应的模型中得到水质指数、水质处于正常状态的概率，并结合综合评定分数生成综合水质指标，将综合水质指标与预设的水质指标阈值进行比较，判断当前时刻的水质情况。

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