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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利一种污水处理过程关键指标预测方法及装置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：CN115270966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210906806.1，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权一种污水处理过程关键指标预测方法及装置是由钟伟民;彭鑫;李智;杜文莉;钱锋设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种污水处理过程关键指标预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及污水处理技术领域，更具体的说，涉及一种污水处理过程关键指标预测方法及装置。本方法包括：步骤S1、将目标域与源域中的过程数据作为输入变量，待预测的关键指标作为输出变量；步骤S2、进行规范化处理；步骤S3、设置特征提取器和预测器模块，初始化模型参数；步骤S4、进行随机采样，通过特征提取器提取样本特征；步骤S5、优化特征提取器；步骤S6、进行不确定性建模来构建自适应特征，利用构建的自适应特征优化预测器；步骤S7、对特征提取器和预测器进行训练，得到基于不确定建模的域自适应网络的软测量模型；步骤S8、获得污水处理过程关键指标的预测值。本发明大大提高了污水处理过程关键指标预测的准确度和实时性。

本发明授权一种污水处理过程关键指标预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种污水处理过程关键指标预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、根据待预测的关键指标，结合污水处理过程确定要采集的过程数据，以此过程数据作为目标域，收集和所述污水处理过程相近工况数据作为源域，将目标域与源域中的过程数据作为输入变量，待预测的关键指标作为输出变量； 步骤S2、对目标域与源域中的过程数据进行规范化处理； 步骤S3、设置特征提取器和预测器模块，构建领域自适应网络，初始化模型参数； 步骤S4、分别对步骤S2中得到的经过规范化处理的源域和目标域中的过程数据进行随机采样，并通过步骤S3的特征提取器提取样本特征； 步骤S5、根据步骤S4中获得的源域和目标域中的样本特征，基于最大均值差异距离设定域损失函数，衡量源域和目标域的差异，优化特征提取器； 步骤S6、根据步骤S4中获得源域和目标域中的样本特征，基于流形距离来量化域分布的特征差异，并对差异进行不确定性建模来构建自适应特征，利用构建的自适应特征优化预测器； 步骤S7、重复步骤S4至步骤S6，对特征提取器和预测器进行训练，直到满足设定的收敛条件，得到基于不确定建模的域自适应网络的软测量模型； 步骤S8、将待预测的污水数据进行规范化处理后输入步骤S7得到的软测量模型进行关键指标预测，获得污水处理过程中关键指标的预测值； 其中，所述步骤S6中，基于流形距离来量化域分布的特征差异，并对差异进行不确定性建模来构建自适应特征，利用构建的自适应特征优化预测器，进一步包括以下步骤： 步骤S61、利用流形距离来定义目标域样本对于源域分布的特征差，对应表达式为： 步骤S62、量化每个目标域和源域的特征之间的差异，对应表达式为： 步骤S63、根据量化差异，通过不确定性建模在训练阶段构建自适应特征，对应表达式为： 步骤S64、确定预测器的损失函数： 式中：为目标域特征，为源域特征，为源域特征的分布，为量化两个域的差的值，为自适应特征提取器，为训练中估计差值和实际差值的比例因子。

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