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龙图腾网获悉云测检测技术(深圳)有限公司申请的专利基于机器学习算法的水质预测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：CN119272917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411285432.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于机器学习算法的水质预测系统是由李家祥;孙玉龙设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习算法的水质预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水质预测技术领域，具体地说，涉及基于机器学习算法的水质预测系统。其包括检测判断单元、比对预测单元、预测水质单元。本发明的预测水质单元用于接收数据判断模块中蓝藻浓度趋势数据、物理指标和化学指标数据，接收趋势预测模块中预测的PH值趋势数据和检测数据模块中获取的水源数据，并将蓝藻浓度趋势数据、物理指标数据、化学指标数据、预测的PH值趋势数据输入多源回归模型中进行学习，并输出截距项和偏差项，同时多源回归模型根据学习的结果预测某时间点的水质质量，通过预测未来的水质变化，可以提前识别可能的污染问题，从而采取预防措施，减少污染源或增加水质处理，提高了水质管理效率。

本发明授权基于机器学习算法的水质预测系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习算法的水质预测系统，其特征在于：包括检测判断单元1、比对预测单元2、预测水质单元3； 所述检测判断单元1获取需要预测水质的水源数据和历史数据，并利用荧光传感器检测水源中蓝藻的浓度数据，再根据蓝藻浓度数据预测蓝藻浓度趋势的预测值，利用蓝藻浓度趋势的预测值与设定的标准阈值进行蓝藻生长趋势的判断； 所述比对预测单元2用于接收检测判断单元1中的数据并检测碳酸氢根离子和碳酸离子的浓度，再根据检测的碳酸氢根离子和碳酸离子浓度计算PH值，根据计算的PH值判断蓝藻的生长促使了PH值升高，再利用线性回归公式根据历史数据预测PH值的趋势； 所述预测水质单元3用于接收检测判断单元1中和比对预测单元2中的数据，并根据检测判断单元1中蓝藻浓度趋势数据和比对预测单元2中预测的PH值趋势数据预测某时间点的水质质量； 所述预测水质单元3中利用多源回归模型预测某时间点的水质质量实现步骤： 步骤一、收集蓝藻浓度趋势数据Ndqs、物理指标数据Wz、化学指标数据Hz、获取的水源数据和预测的PH值趋势数据QSPH输入多源回归模型中，多源回归模型学习输入的数据并提取关键特征数据，利用多源回归模型根据提取的关键特征数据Gjtz得出提取的关键特征对水源数据的影响 步骤二、多源回归模型根据提取的关键特征计算提取的关键特征的滞后值和提取的关键特征在一个时间窗口内的平均值δi，并得出提取的关键特征的滞后值对水源数据的影响γi； 步骤三、利用提取的关键特征对水源数据的影响提取的关键特征的滞后值对水源数据的影响γi、提取的关键特征在一个时间窗口内的平均值δi、截距项α0和偏差项θ预测某时间点的水质质量，得出预测的某时间点水质质量Wt，具体算法公式： 其中，t指的是时间点，m指的是提取的关键特征的数量。

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