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龙图腾网获悉湖南利万家供水设备有限公司申请的专利一种基于物联网的城市供水系统水质智能监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：CN121431797B 。

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：202512015688.1，技术领域涉及：G01N33/18；该发明授权一种基于物联网的城市供水系统水质智能监测方法是由周永华;宋波;朱小川设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的城市供水系统水质智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于物联网的城市供水系统水质智能监测方法，该方法获取城市供水系统中任一水质监测节点在预设时段内的多维水质监测数据序列；将多维水质监测数据序列按照维度划分为至少两个水质监测数据序列，根据每两个水质监测数据序列之间的相关关系，以及每一水质监测数据序列的数据波动特征，获取每一水质监测数据序列中每一时刻的数据波动程度；结合每一水质监测数据序列的数据波动特征，获取每一水质监测数据序列在当前周期内每一时刻的自适应滤波参数，对当前监测周期内每一时刻的水质监测数据进行滤波处理，对任一水质监测节点进行当前周期的水质监测，提高水质监测的准确性。

本发明授权一种基于物联网的城市供水系统水质智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的城市供水系统水质智能监测方法，其特征在于，所述一种基于物联网的城市供水系统水质智能监测方法包括： 针对城市供水系统中任一水质监测节点，获取所述任一水质监测节点在每一时刻的多维水质监测数据，得到预设时段内的多维水质监测数据序列，预设时段包括当前监测周期； 将所述多维水质监测数据序列按照维度划分为至少两个水质监测数据序列，针对任一水质监测数据序列，根据所述任一水质监测数据序列与除所述任一水质监测数据序列之外的每一水质监测数据序列之间的相关关系，以及每一水质监测数据序列的数据波动特征，获取所述任一水质监测数据序列中每一时刻的数据波动程度； 根据所述任一水质监测数据序列中每一时刻的数据波动程度，以及所述任一水质监测数据序列的数据波动特征，获取所述任一水质监测数据序列在当前周期内每一时刻的自适应滤波参数； 获取每一水质监测数据序列在当前周期内每一时刻的自适应滤波参数，对当前监测周期内每一时刻的水质监测数据进行滤波处理，得到当前周期内的多维滤波监测数据序列，利用所述多维滤波监测数据序列，对所述任一水质监测节点进行当前周期的水质监测； 所述根据所述任一水质监测数据序列与除所述任一水质监测数据序列之外的每一水质监测数据序列之间的相关关系，以及每一水质监测数据序列的数据波动特征，获取所述任一水质监测数据序列中每一时刻的数据波动程度，包括： 根据每一水质监测数据序列的数据波动特征，获取时间子段参考值，利用所述时间子段参考值，分别将每一水质监测数据序列划分为至少两个子序列，每两个水质监测数据序列中的子序列一一对应； 将除所述任一水质监测数据序列之外的水质监测数据序列记为其他水质监测数据序列，针对任一其他水质监测数据序列，根据所述任一水质监测数据序列与所述任一其他水质监测数据序列中每两个对应的子序列之间的相关关系，获取所述任一水质监测数据序列与所述任一其他水质监测数据序列之间每一时刻的变化关联系数； 针对所述任一水质监测数据序列中任一时刻，根据所述任一水质监测数据序列中所述任一时刻所在的子序列的数据波动特征，获取所述任一水质监测数据序列中所述任一时刻的数据突变程度； 获取所述任一水质监测数据序列与每一其他水质监测数据序列中所述任一时刻的变化关联系数，获取每一其他水质监测数据序列中所述任一时刻的数据突变程度，根据所述任一水质监测数据序列与每一其他水质监测数据序列中所述任一时刻的变化关联系数，以及所述任一水质监测数据序列与每一其他水质监测数据序列中所述任一时刻的数据突变程度的差异，获取所述任一水质监测数据序列中所述任一时刻的瞬时扰动系数； 根据所述任一水质监测数据序列中所述任一时刻的瞬时扰动系数、所述任一水质监测数据序列中所述任一时刻的数据突变程度，以及所述任一水质监测数据序列的数据波动特征，获取所述任一水质监测数据序列中所述任一时刻的数据波动程度； 所述根据所述任一水质监测数据序列与每一其他水质监测数据序列中所述任一时刻的变化关联系数，以及所述任一水质监测数据序列与每一其他水质监测数据序列中所述任一时刻的数据突变程度的差异，获取所述任一水质监测数据序列中所述任一时刻的瞬时扰动系数，包括： 获取所述任一水质监测数据序列与所述任一其他水质监测数据序列中所述任一时刻的数据突变程度的差值，将所述差值代入以自然常数为底数的指数函数中，得到所述任一水质监测数据序列与所述任一其他水质监测数据序列中所述任一时刻的数据突变程度差异值； 将所述任一水质监测数据序列中所述任一时刻所在的子序列记为参考子序列，针对任一其他水质监测数据序列，将所述任一其他水质监测数据序列中与所述参考子序列对应的子序列记为参考对应子序列，获取所述参考子序列和所述参考对应子序列中每一时刻的变化关联系数的中位数，作为所述任一水质监测数据序列与所述任一其他水质监测数据序列中所述任一时刻的数据突变程度差异值的权重； 获取所述任一水质监测数据序列与每一其他水质监测数据序列中所述任一时刻的数据突变程度差异值及权重，计算所述任一水质监测数据序列与每一其他水质监测数据序列中所述任一时刻的数据突变程度差异值的加权平均值，得到所述任一水质监测数据序列中所述任一时刻的瞬时扰动系数； 所述根据所述任一水质监测数据序列中所述任一时刻的瞬时扰动系数、所述任一水质监测数据序列中所述任一时刻的数据突变程度，以及所述任一水质监测数据序列的数据波动特征，获取所述任一水质监测数据序列中所述任一时刻的数据波动程度，包括： 对所述任一水质监测数据序列中所述任一时刻所在的子序列进行一阶差分处理，得到一阶差分数据序列，获取所述一阶差分数据序列的标准差并进行归一化处理，得到第一归一化结果，对所述瞬时扰动系数与所述数据突变程度之间的乘积进行归一化处理，得到第二归一化结果，获取所述第一归一化结果与所述第二归一化结果之间的均值，得到所述任一水质监测数据序列中所述任一时刻的数据波动程度。

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