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龙图腾网获悉湖南大学;湖南大学深圳研究院申请的专利基于优化算法的水质参数在线软测量方法及系统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：CN118839620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411172850.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于优化算法的水质参数在线软测量方法及系统是由文一章;郭威麟;林恩均;贺子幸;陈浩文设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于优化算法的水质参数在线软测量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于优化算法的水质参数在线软测量方法及系统，包括采集免试剂水质指标和化学试剂水质指标数据，利用皮尔逊相关系数法分析免试剂水质指标与化学水质指标之间的相关性，数据集划分及正则化、创建模型、模型训练；以模型在所有样本上的MAE最小为目标函数构建优化函数，使用优化算法调整模型参数并获得最优参数；获取软测量模型；应用软测量模型进行水质参数预测。

本发明授权基于优化算法的水质参数在线软测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于优化算法的水质参数在线软测量方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.数据采集：在预设周期内按预设采样间隔采集免试剂水质指标和化学试剂水质指标数据，并就免试剂水质指标形成数据样本集；其中，免试剂水质指标包括但不限于温度、pH、溶解氧、电导率和浊度，化学试剂水质指标包括但不限于高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总氮； S2.相关性分析：利用皮尔逊相关系数法分析免试剂水质指标与化学水质指标之间的相关性；若相关性大于预设值，则选定该免试剂水质指标为输入参数； S3. 数据集划分及正则化：将S2中选定的输入参数所对应的数据样本集进行正则化处理，并划分为训练集和验证集； S4.创建模型：根据训练集，构建输入为利用皮尔逊相关系数法筛选的免试剂水质指标，输出为其对应化学水质指标的长短期记忆模型LSTM； S5.模型训练：采用离线训练方式，使用训练集训练模型；其中，用于训练模型的优化算法包括Adam或SGD；设置超参数，其包括但不限于学习率、批大小、神经元个数、迭代次数； 参数优化：以模型在所有样本上的MAE最小为目标函数构建优化函数；使用优化算法调整模型参数即超参数，并获得最优参数； S6. 获取最终模型：将最优参数带入模型训练，使用回归分析来评估模型的预测性能，评估是否满足，是计算预测和实际结果的RMSE,MAE,R2，则保存模型的参数和结构，视为获得最终模型，即获得软测量模型； S7. 应用S6获得的软测量模型进行水质参数预测。

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