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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于子流域和机器学习模型的流域内地表水体新烟碱类杀虫剂污染的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：CN120727143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511254262.5，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于子流域和机器学习模型的流域内地表水体新烟碱类杀虫剂污染的预测方法是由张全;王奕翔;张浩宇;王瑞;张叙纶;胡棕淇;胡士涛设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于子流域和机器学习模型的流域内地表水体新烟碱类杀虫剂污染的预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于子流域和机器学习模型的流域内地表水体新烟碱类杀虫剂污染的预测方法，属于地表水污染预测领域；包括以下步骤，步骤一，确定子流域范围，将每个子流域的坐标范围作为其身份标识ID；步骤二，数据采集以及预处理；步骤三，建立数据集，构建机器学习模型与模型调优；步骤四，实现子流域内地表水新烟碱类杀虫剂污染预测；步骤五，结果的可视化。本发明的方法实现了在国家尺度下多个子流域的同步快速准确的预测，为地表水体新烟碱类杀虫剂污染领域的预报监控提供了全新的方法参考；同时，整合常见六种新烟碱类杀虫剂，实现一个模型对多种污染物的同步预测；补充社会经济因素，全面捕捉污染影响因素。

本发明授权一种基于子流域和机器学习模型的流域内地表水体新烟碱类杀虫剂污染的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于子流域和机器学习模型的流域内地表水体新烟碱类杀虫剂污染的预测方法，其特征在于，包括： 步骤一，确定每一个子流域的划分边界，子流域边界为步骤二和步骤三提供网格单元划分依据； 步骤二，获取每个子流域的经纬度坐标，构建空间坐标系，将每个子流域的坐标范围作为其身份标识ID； 步骤三，获取研究范围内每个子流域的建模基础数据，所需的基础数据分为以下三类： 子流域的土壤与地形数据：包括表层和深层土土壤的定量特征数据和定性分类数据； 地表水的污染监测数据：即新烟碱类杀虫剂的多种类数据，包括监测到的新烟碱类杀虫剂具体类型、浓度、时间节点、采样河流信息； 基于子流域和站点信息的环境与人类活动的定量特征数据： 步骤四、数据预处理：通过编码的方式将土壤的定性分类这些离散的分类数据转换为数值型数据；新烟碱类杀虫剂的多种类数据根据相对效力因子法转换为典型新烟碱类杀虫剂吡虫啉的当量浓度； 步骤五、建立数据集：利用步骤四预处理后的数据构建包含特征值X和目标值Y的数据集，所述目标值Y表示某一时刻下某个身份标识ID的子流域的吡虫啉当量浓度大小，特征值X表示影响Y的多维度因子数据的集合，包括土壤与地形数据、环境与人类活动数据中的各个特征数据；并将数据集随机划分为训练集和测试集； 步骤六、选择机器学习模型：从机器学习库中选择适用于污染物多因素预测的回归模型，利用回归模型对训练集进行训练，使用测试集数据验证模型的精度，采用均方根误差RMSE和决定系数R2评价模型性能，选出误差最小下的模型； 步骤七、利用步骤六选出的模型，实现目标地区地表水新烟碱类杀虫剂浓度的预测。

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