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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利一种面向环境安全的地下水水源地水质预警方法及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：CN120911677B 。

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：202511027217.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种面向环境安全的地下水水源地水质预警方法及系统是由翟远征;童宝才;马怡斋;刘宇;杜新强设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向环境安全的地下水水源地水质预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向环境安全的地下水水源地水质预警方法及系统，涉及环境保护与水质安全技术领域，方法包括：获取不同历史时期地下水水源地的多个水质指标和各个水质指标相对应的指标值；结合Lasso回归模型和FISTA算法，对水质指标进行筛选，确定关键水质指标；根据关键水质指标和指标值，构建二维张量；基于CNN和LSTM，结合注意力机制，构建水体污染预测模型；将二维张量输入至水体污染预测模型，确定污染因子浓度；计算污染因子浓度和污染因子阈值的偏差，确定水质风险等级；根据水质风险等级，结合预警分级策略，对地下水水源地的水质进行预警。本发明可以确保地下水源地的水质安全，减少对环境和人类健康的潜在威胁。

本发明授权一种面向环境安全的地下水水源地水质预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向环境安全的地下水水源地的水质预警方法，其特征在于，包括： S1：获取不同历史时期地下水水源地的多个水质指标和各个所述水质指标对应的指标值； S2：结合Lasso回归模型和FISTA算法，对各个所述水质指标进行筛选，确定关键水质指标； S3：根据所述关键水质指标和所述关键水质指标对应的指标值，构建二维张量； S4：基于CNN算法和LSTM算法，结合注意力机制，构建水体污染预测模型； 其中，所述水体污染预测模型包括：输入层、第一卷积层、第二卷积层、第一LSTM层、第二LSTM层、注意力层以及输出层； 其中，所述输入层接收经过预处理的水质数据； 所述第一卷积层通过卷积运算从输入数据中提取局部特征； 所述第二卷积层进一步对卷积后的特征图进行处理，提取更深层的特征； 所述第一LSTM层用于捕捉水质数据随时间的变化趋势； 所述第二LSTM层进一步深入学习水质数据的时间序列特征； 所述注意力层是一种通过分配不同权重来关注输入数据中重要部分的机制； 所述输出层生成污染因子浓度预测值； S5：将所述二维张量输入至所述水体污染预测模型，确定污染因子浓度； S6：计算所述污染因子浓度和污染因子阈值的偏差，确定水质风险等级； S7：根据所述水质风险等级，结合预警分级策略，对所述地下水水源地的水质进行预警； 其中，所述S2具体包括： S201：对各个所述水质指标进行归一化处理，生成水质指标字典； S202：根据所述水质指标字典，结合所述Lasso回归模型和L1正则化法则，确定目标函数： ； 其中，P表示目标函数，λ表示正则化参数，D表示水质指标字典，y表示目标变量，argmin表示取最小值，x表示回归系数，表示残差平方和，表示L1正则化项； S203：以最小化所述目标函数的函数值为目标，通过所述FISTA算法，对各个所述水质指标进行筛选，确定所述关键水质指标。

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