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龙图腾网获悉内蒙古大学申请的专利一种基于深度学习的水质预测方法、系统和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：CN116364203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310336542.5，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种基于深度学习的水质预测方法、系统和装置是由郑志强;王立新;翁智;刘昱峰;丁昊设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的水质预测方法、系统和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的水质预测方法、系统和装置。水质预测方法包括如下步骤：S1：采集水质数据。S2：对水质数据进行预处理。S3：建立基于LSTM网络的水质预测模型。对水质预测模型进行训练，保留满足测试精度的模型参数。通过水质预测模型输出预测数据。S4：将水质数据与预测结果以数字或图形的方式进行实时显示。本发明的水质预测方法可以同时对多类数据进行深入分析，采用多类水质数据对水质预测模型进行训练，最大程度的保留各类数据之间的相关性，剔除冗余信息，以使最终的水质预测结果更能清楚的反映出各类数据的影响，提高预测精度，简化运算过程，提高预测的实时性。

本发明授权一种基于深度学习的水质预测方法、系统和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的水质预测方法，其特征在于，其包括如下步骤： S1：采集水质数据；所述水质数据包括PH值、氨氮含量、溶解氧含量、磷含量和高锰酸盐指数； S2：将所述水质数据按照性质分别划分到PH值数据集、氨氮含量数据集、溶解氧含量数据集、磷含量数据集和高锰酸盐指数数据集中；对每个数据集中的水质数据分别进行预处理；预处理的方法具体如下： S21：采用三次样条差值法对所述水质数据中的缺失数据进行插补； S22：采用移动平均滤波法对所述水质数据进行滤波，得到对应的滤波数据； S3：建立基于LSTM网络的水质预测模型；将所述滤波数据划分为训练集和测试集，所述训练集中的水质数据作为输入，对所述水质预测模型进行训练；将所述测试集中的水质数据作为输入对所述水质预测模型进行验证，保留满足测试精度的模型参数；将所述滤波数据输入所述水质预测模型，得到对应的预测数据；所述水质预测模型的构建方法具体如下： S31：采用偏最小二乘法对所述滤波数据进行特征提取，得到对应的特征数据Y＝{x1，y1，x2，y2，x3，y3，……，xN，yN}； S32：构建支持向量机； S33：采用LSTM网络对所述支持向量机的参数进行寻优处理； S34：在所述水质预测模型中添加残差网络，对所述LSTM网络进行跳层连接，输出最终的预测结果；所述残差网络用于解决所述LSTM网络的梯度消失问题，优化所述LSTM网络的前后向传播的流畅性； S4：将所述水质数据与所述预测结果以数字或图像的方式进行实时显示。

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内蒙古大学，其通讯地址为：010021 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西路235号；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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