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龙图腾网获悉大连大学申请的专利一种海参生长水质中酸碱度的预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：CN114841412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210366226.8，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种海参生长水质中酸碱度的预测方法是由李晓梅;刘欢;汪祖民设计研发完成，并于2022-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海参生长水质中酸碱度的预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海参生长水质中酸碱度的预测方法，包括：对采集的多种水质数据进行清洗与修复；筛选出与酸碱度PH相关的水质因子、气象因子；对修复的水质因子数据进行多模态分解，以获取各模态分量IMF；将所述各模态分量IMF与原始数据进行差值校验，得出残差校验数据R；所述各模态分量IMF与水质因子、气象因子、残差校验数据融合，形成扩展模态分量数据new‑IMFs；对所述扩展模态分量数据new‑IMFs做归一标准化处理；将归一标准化处理后的扩展模态分量数据进行分割，以获取训练集、测试集与验证集；本发明通过高度分解探索目标因子PH的特性，融合多关联影响因子与水质预测因子之间的关系，形成一种“分解‑融合‑预测‑重构”模型，提高对水质预测的精度。

本发明授权一种海参生长水质中酸碱度的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种海参生长水质中酸碱度的预测方法，其特征在于，包括： 对采集的多种水质数据进行清洗与修复； 筛选出与酸碱度PH相关的水质因子、气象因子； 对修复的水质因子数据进行多模态分解，分解为趋势分量、周期分量和噪音分量三类变分模态分量，以获取各模态分量IMF； 将所述各模态分量IMF与原始数据进行差值校验，得出残差校验数据R； 向变分模态分量中的趋势分量以及周期分量中加入高斯白噪声，然后将各模态分量IMF与水质因子、气象因子融合，形成扩展模态分量数据new-IMFs； 对所述扩展模态分量数据new-IMFs做归一标准化处理； 将归一标准化处理后的扩展模态分量数据进行分割，以获取训练集、测试集与验证集； 分割后的扩展模态分量数据做格式转换，然后输入到循环神经网络LSTM中进行拟合训练学习；并将每个扩展模态分量的验证集与测试集的数据使用平均绝对误差mae、平均绝对百分比误差mape、均方根误差rmse进行性能评价；对各模态分量的预测值进行拼接重构，同时将残差值输入模型进行循环预测； 对预测结果进行重构逆归一化，并且自动还原原始数据列，再次对预测数据进行误差获取。

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