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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于TCN的跨流域水质迁移预测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：CN121598024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610113424.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于TCN的跨流域水质迁移预测方法及系统是由柏晓鹏;刘昊宇;苏庆康;陆棚;王睿;张国良;江恩慧;胥文柯;张勇;王俊;刘俊雄;刘胜设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于TCN的跨流域水质迁移预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水质预测领域，为解决机器学习模型的泛化能力下降且区域适用性差的问题，提供基于TCN的跨流域水质迁移预测方法及系统。基于TCN的跨流域水质迁移预测方法包括利用样本序列窗对编码器‑解码器结构的Seq2Seq模型进行训练，固化Seq2Seq模型的权重参数；根据目标域历史窗的自相关性来判断零重训迁移的潜力是否达标，以判断是直接执行零重训迁移推理还是执行目标域输入窗动态优化操作；根据基于固化的Seq2Seq模型权重参数及相应目标域输入窗，经零重训迁移推理，得到目标域的水质数据预测序列，根据水质数据预测序列验收结果来确定是否建议部署Seq2Seq模型。其能够提升预测模型的泛化能力与区域适用性。

本发明授权基于TCN的跨流域水质迁移预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于TCN的跨流域水质迁移预测方法，其特征在于，包括： 获取源域水质数据并进行预处理，得到预处理参数包及样本序列窗； 利用所述样本序列窗对编码器-解码器结构的Seq2Seq模型进行训练，固化Seq2Seq模型的权重参数；所述编码器与解码器均基于时间卷积网络构建； 利用所述预处理参数包对目标域水质数据进行预处理，得到目标域输入窗； 根据目标域历史窗的自相关性来判断零重训迁移的潜力是否达标，以判断是直接执行零重训迁移推理还是执行目标域输入窗动态优化操作；其中，在同一目标流域或同一批候选站点集合上，对每个站点B计算一个综合自相关强度：；表示预设的滞后阶数集合，用于刻画时间序列在不同时间延迟下的相关性；为滞后阶数；表示时间序列在不同时间延迟下的自相关性；表示站点B的历史水质时间序列在滞后阶数为时的自相关系数； 根据基于固化的Seq2Seq模型权重参数及相应目标域输入窗，经零重训迁移推理，得到目标域的水质数据预测序列，再根据水质数据预测序列验收结果来确定是否建议部署Seq2Seq模型； 当零重训迁移的潜力达标时，基于固化的Seq2Seq模型权重参数及目标域输入窗直接执行零重训迁移推理操作，得到目标域的水质数据预测序列，再进行水质数据预测序列验收与站点筛选； 当目标域存在多个候选站点时，根据水质数据预测序列与水质数据实际序列，计算各个候选站点的纳什效率系数NSE和归一化均方根误差NRMSE；根据各个候选站点的综合评分，对各个候选站点的迁移效果进行排序，优先迁移高适配站点；其中，与为常系数且满足。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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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