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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利基于物理频谱感知与动态扫描的管网预测及智能决策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：CN121300062B 。

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：202511363153.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于物理频谱感知与动态扫描的管网预测及智能决策系统是由张蕾;陈雨婷;袁冬海;崔渝齐;张展展;王一飞;寇莹莹;赵逸暄设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理频谱感知与动态扫描的管网预测及智能决策系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于物理频谱感知与动态扫描的管网预测及智能决策系统，该系统通过动态物理频谱分解和频域自适应拓扑进化技术，深度挖掘多源数据间的关联特征，有效克服传感器噪声干扰与数据偏差问题；同时引入HydroScan‑SSM模型，有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，精准捕捉水质参数与管网结构的耦合演化规律；最终针对管网截流阀控制场景，结合管网数据特性与智能决策需求，使用基于动态数据驱动的智能决策框架，通过实时数据融合与机器学习算法，实现截流阀控制策略的动态优化，利用本发明便于有效规避误排、漏排及排放不及时等问题。

本发明授权基于物理频谱感知与动态扫描的管网预测及智能决策系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物理频谱感知与动态扫描的管网预测及智能决策系统，其特征在于，该系统包括：数据处理模块、PhySync物理-频谱双驱感知模型、HydroScan-SSM水力扫描状态空间模型、数据同化模块和智能决策模块；其中： 所述数据处理模块，对传感器获取的多变量时间序列数据进行异常值识别处理，并补充缺失值以及修正异常值； 所述PhySync物理-频谱双驱感知模型，通过动态物理频谱分解器对处理后的数据进行时间特征提取，并利用频域自适应拓扑进化器构建通道掩码矩阵，再采用动态掩码聚焦融合器将时间特征和通道掩码矩阵进行融合； 所述PhySync物理-频谱双驱感知模型中，动态物理频谱分解器对处理后的数据进行时间特征提取，包括动态模式初始化阶段、时序模式分解阶段、特征重组和输出阶段，其中： 在动态模式初始化阶段，采用滑动窗口特征提取和三重并行卷积核，通过不同尺度的卷积核同步扫描输入信号，分别提取不同的特征片段，再进行多尺度特征拼接和融合； 在时序模式分解阶段，通过可学习的小波变换层进行多尺度频域分解，利用三级自适应滤波器组动态生成三级小波基函数，每级对应管网典型频带特征；然后采用深度可分离卷积在时间维度进行深度卷积；最后引入通道注意力优化特征选择，根据输入信号的频谱特性强化关键频带，抑制噪声主导频段； 在特征重组和输出阶段，将频域特征与原始时序特征进行整合，输出标准化的时空特征矩阵； 所述HydroScan-SSM水力扫描状态空间模型，对融合后的特征进行线性变换，通过结构化状态空间计算，利用状态转移矩阵和输入耦合矩阵，捕捉时间序列中的长期依赖关系；并根据管网实时流向自适应确定状态更新方向，进行正向扫描或反向扫描，对管网中的风险或异常情况进行预测； 在所述HydroScan-SSM水力扫描状态空间模型中，还通过瞬态事件检测模块捕捉和响应管网中的瞬态事件，采取三级响应机制，对瞬态事件进行预测，并进行故障溯源和波源定位； 在所述HydroScan-SSM水力扫描状态空间模型中，结合瞬态事件检测，预测过程分为常规预测和瞬态响应预测两种模式； 所述数据同化模块，通过将模型预测结果与实际观测数据进行对比，对模型参数进行动态调整和优化； 所述智能决策模块，根据预测结果生成决策执行指令。

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