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龙图腾网获悉深圳市华浩环保科技有限公司申请的专利一种高效精准的污染源监测质量控制系统及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：CN119443922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411473797.7，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种高效精准的污染源监测质量控制系统及方法是由陈宇宁;陈亮;陈俊华;冯静红设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高效精准的污染源监测质量控制系统及方法在说明书摘要公布了：本申请涉及环境监测领域，公开了一种高效精准的污染源监测质量控制系统及方法，系统包括多模态数据采集模块、高维数据建模模块、时空关联分析模块、时间序列预测模块、多任务学习模块和异常检测反馈模块；通过采集空气、水质及噪音等污染物数据，对数据进行高维建模和优化，并捕捉污染物在不同传感器节点间的时空传播路径；系统实时预测污染物浓度的短期变化和长期趋势；且通过多任务学习模型用于同时预测多个污染物的浓度变化，并通过小波变换对时间序列进行多尺度分解，检测数据中的异常变化并生成反馈控制策略。本发明提高了污染源监测的精度和实时性，能够有效应对多污染物的动态变化，确保环境质量监控的高效性和可靠性。

本发明授权一种高效精准的污染源监测质量控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种高效精准的污染源监测质量控制系统，其特征在于，包括： 多模态数据采集模块，用于从多个传感器节点采集不同类型的污染物数据，其中传感器节点包括空气质量监测传感器、废水监测传感器及噪音监测传感器； 高维数据建模模块，用于对采集的多模态数据进行拓扑数据分析和稀疏表示优化，减少数据冗余，提取高效特征； 时空关联分析模块，用于基于图神经网络构建多传感器节点的时空关联模型，分析污染物在多个监测点之间的动态传播路径； 时间序列预测模块，用于基于自适应时间序列模型和季节性ARIMA模型预测未来污染物浓度变化趋势； 多任务学习模块，用于同时对多个污染物的浓度变化进行联合预测； 异常检测反馈模块，用于通过多尺度小波变换检测污染物数据的异常波动，并根据检测结果生成反馈控制信号； 所述多任务学习模块包括： 任务共享特征提取单元，用于对不同污染物种类的监测数据进行共享特征提取，通过构建联合特征空间，模型能够从各个污染物的监测数据中学习到共享特征表示，形成底层特征提取网络； 任务特定分支单元，用于在共享特征提取的基础上，根据不同污染物的特性分别构建任务特定的预测分支，每个分支对应一种污染物的预测任务，任务特定分支通过独立的神经网络层对共享特征进行进一步处理，生成特定污染物的预测结果； 多任务损失函数优化单元，用于通过构建多任务学习的联合损失函数，优化系统对多种污染物的联合预测能力，所述联合损失函数为： 其中，为任务数，为第个任务的损失函数，为第个任务的权重； 输出整合单元，用于将各任务特定分支生成的污染物预测结果进行整合，最终输出多个污染物的浓度预测值，所述输出为同时预测的多个污染物浓度变化趋势，用于污染源的质量控制和决策支持； 任务权重自适应调整单元，用于在多任务学习过程中，根据各污染物的监测数据的变化和实际需求，对各任务的权重进行动态调整，确保在污染物浓度剧烈变化时优先优化关键污染物的预测精度，任务权重的自适应调整遵循以下规则： 其中，为时间时刻的任务权重，为学习率，为任务在时间时刻对损失函数的影响。

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