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龙图腾网获悉中国环境监测总站;北京金水永利科技有限公司申请的专利一种基于深度学习生成误差的水质异常数据监测方法及其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：CN119416119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411538410.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于深度学习生成误差的水质异常数据监测方法及其系统是由刘允;姚志鹏;陈亚男;陈鑫;张大伟;毛玉如;沈嘉豪;王延军;刘清旺;何宇慧;仲雨晴;张丽;李亚男;胡晶泊设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习生成误差的水质异常数据监测方法及其系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习生成误差的水质异常数据监测方法及其系统，其中基于深度学习生成误差的水质异常数据监测方法包括以下步骤：获取水质监测数据；根据获取的水质监测数据确定水质监测数据类；对水质监测数据类进行一类校验，判断一类校验能否通过；若一类校验未通过，对水质监测数据类进行二类校验，判断二类校验能否通过；若二类校验通过，则进行深度学习，确定深度学习生成误差，根据生成误差输出水质异常检测结果。本申请首先对水质数据进行了不同程度的监测，而后又通过深度学习的方式进一步对未检测出异常的水质数据进一步监测，通过本申请的水质异常监测方法，极大程度上提高了水质监测的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于深度学习生成误差的水质异常数据监测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习生成误差的水质异常数据监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取水质监测数据； 根据获取的水质监测数据确定水质监测数据类； 对水质监测数据类进行一类校验，判断一类校验能否通过； 若一类校验未通过，对水质监测数据类进行二类校验，判断二类校验能否通过； 若二类校验通过，则进行深度学习，确定深度学习生成误差，根据生成误差输出水质异常检测结果； 对水质监测数据类进行一类校验，判断一类校验能否通过包括以下子步骤： 对获取的水质监测数据类中的每个水质监测数据均进行一类校验，确定每个水质监测数据对应的一类波动值； 判断每个水质监测数据对应的一类波动值是否能够全部通过校验； 若全部通过校验则进行深度学习，确定深度学习生成误差，根据生成误差输出水质异常检测结果； 其中一类波动值表示为： ； t表示获取当前水质监测数据的时刻，表示t时刻获取的当前水质监测数据的数据值，T表示获取当前水质监测数据的整个周期，K表示历史中某一记录下的获取当前水质监测数据的整个周期，k表示历史中某一记录下的获取当前水质监测数据的时刻，表示k时刻获取的当前水质监测数据的数据值； 若每个水质监测数据对应的一类波动值均不超过指定阈值，则认为当前T时间内监测的水质监测数据中的当前水质监测数据都是正常的，则校验通过； 若当前水质监测数据的一类波动值超过了指定阈值，则认为当前水质监测数据异常，对当前水质监测数据进行二类校验； 二类校验包括，确定异常的当前水质监测数据的二类波动值，具体表示为： ； 表示t时刻获取的当前水质监测数据的数据值，表示t-1时刻获取的当前水质监测数据的数据值； 若二类波动值大于指定阈值，则二类校验未通过，直接输出水质异常的监测结果；若二类波动值小于指定阈值，则二类校验通过，则进行深度学习，确定深度学习生成误差，根据生成误差输出水质异常检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国环境监测总站;北京金水永利科技有限公司，其通讯地址为：100012 北京市朝阳区安外大羊坊8号院乙；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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