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龙图腾网获悉奥凸科技有限公司申请的专利一种基于t-Copula与分位数回归的智能预警投药方法、系统及介质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：CN121260292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511821145.2，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种基于t-Copula与分位数回归的智能预警投药方法、系统及介质是由张凌杰;刘天阳;汪鑫;夏泽鑫设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于t-Copula与分位数回归的智能预警投药方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于t‑Copula与分位数回归的智能预警投药方法、系统及介质，属于水处理的技术领域，数据采集；采集历史运行数据，基于进水变量的波动率序列，采用t‑Copula模型构建联合波动风险特征。基于联合波动风险和进水变量，构建输入特征集，以出水浊度作为目标变量，构建分位数回归模型。基于联合波动风险特征与分位数预测结果，构建多目标优化函数，求解得到最优加药投加量。本发明采用t‑Copula模型对进水水质多参数的波动率进行联合分布建模，量化多参数协同波动的尾部风险，解决了现有技术忽略参数间相关性、无法捕捉联合极端风险的缺陷，具有较好的实用性。

本发明授权一种基于t-Copula与分位数回归的智能预警投药方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于t-Copula与分位数回归的智能预警投药方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：数据采集；采集历史运行数据，且运行数据包括进水浊度Tin、进水pH值pHin、进水温度Tempin以及PAC投加量PACin、加氯量Clin和出水浊度Tout； 步骤S2：基于进水变量的波动率序列，采用t-Copula模型构建联合波动风险特征； R； 其中：R为基于t-Copula模型计算水质参数的联合波动风险； D为马氏距离度量样本偏离程度； 其中：为自由度的t分布累积分布函数； d为参数维度； 为t-Copula模型依赖的自由度； 步骤S21：计算进水变量的波动率序列； 步骤S22：使用t-Copula模型作为进水变量的联合分布依赖结构，构建t-Copula函数的概率密度函数； 采用极大似然估计法优化参数，构建目标函数为： ； 其中：ud为第d个进水变量的经验； 为自由度； 为相关系数矩阵； uid为第i个样本第d个进水变量的经验ECDF取值； n为样本量； 为t-Copula模型依赖t分布的相关系数矩阵； 步骤S23：基于t-Copula模型计算水质参数的联合波动风险； ； ； 其中：Ri为第i个样本的联合波动风险； Di为第i个样本的马氏距离度量样本偏离程度； 为第i个样本的t分布的分位数函数； 步骤S3：基于联合波动风险和步骤S1中采集的进水变量，构建输入特征集X={x1,x2,…,xm}；以出水浊度作为目标变量，构建分位数回归模型； 步骤S4：基于联合波动风险特征以及分位数回归模型的预测结果，构建多目标优化函数，求解得到最优加药投加量； 步骤S41：构建多目标优化函数： ； 其中：为总损失； 为浊度控制损失； 为加药波动损失； 为加药成本损失； 均为权重系数； 步骤S42：通过梯度下降算法求解最优PAC加药量与加氯量。

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