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龙图腾网获悉武汉轻工大学申请的专利基于VMD-DBO的水质预测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：CN120260713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510357379.X，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于VMD-DBO的水质预测系统是由赵紫薇;李社锋;陈培;冯巍;丁思宇;杜尧;张勇;朱庆;李徐立;田世添;刘小丹;张圆;吴磊;张静;郭沨;辜琦;刘子洋;张家琛设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于VMD-DBO的水质预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于VMD‑DBO的水质预测系统，涉及水质预测技术领域，包括水质数据采集单元、特征选择单元、网络参数设置单元和模型预测单元。本发明通过构建样本数据，并对原始污水水质指标的时间序列进行分解，从而得到水质指标数据对应的实际出水化学需氧量、出水总氮、出水总磷，这种方式能够降低数据的不稳定性，增强模型的预测效果，同时也将所有水质指标与时间序列进行关联，使得后续模型的预测效果能够更为准确，将Transformer和LSTM神经网络模型进行融合，这样可以更好地处理序列中的长短期依赖问题，同时具有提高并行处理能力、提高模型鲁棒性的优点，并且该系统优化了网络参数，使得模型具有良好的适应性以及精度。

本发明授权基于VMD-DBO的水质预测系统在权利要求书中公布了：1.基于VMD-DBO的水质预测系统，包括模型预测单元4，其特征在于： 水质数据采集单元1，所述水质数据采集单元1获取污水处理厂不同时间段的水质指标数据，根据不同时间段的水质指标数据构建出多个样本数据，将其存储至原始数据集中； 特征选择单元2，所述特征选择单元2将不同水质指标作为初始特征向量，利用相关性确定算法对其进行分析，得到特征向量的相关系数，根据相关系数筛选出最终的特征向量，设置所需分解的模态数、初始模态分量和中心频率，并构建出非约束变分模型，统计初始中心频率对应的频率域表示后，对初始中心频率、频率域表示和不同模态下的初始模态分量进行分析，得到新的中心频率和模态分量，将其传输至非约束变分模型中，重复操作直至确定出最佳的模态分量和中心频率，根据输出的当前模态分量和中心频率分析出不同模态下的出水化学需氧量、出水总氮和出水总磷； 网络参数设置单元3，所述网络参数设置单元3确定当前神经网络模型中的网络参数，根据每个网络参数构建出对应的蜣螂种群，初始化种群大小、最大迭代次数和搜索空间上下界，获取样本数据的实际值和当前神经网络模型输出的预测值后，根据实际值和预测值之间的差值计算出适应度值，迭代更新对应的蜣螂位置，得到当前阶段的最佳适应度值和最佳位置，根据不同种群内最佳适应度值和最佳位置的蜣螂个体确定出最优网络参数。

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