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龙图腾网获悉中家院(北京)检测认证有限公司;中国家用电器研究院申请的专利一种基于CT-SVM的除湿机水位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：CN120232146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510704034.7，技术领域涉及：F24F11/89；该发明授权一种基于CT-SVM的除湿机水位预测方法及系统是由亓新;苏涛;赵洋;孙非凡设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CT-SVM的除湿机水位预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及除湿机技术领域，具体涉及一种基于CT‑SVM的除湿机水位预测方法及系统；本发明通过采集历史除湿机的相关数据，采用Filter和Wrapper方法相结合的混合特征选择方法，将检测率与误检率作为特征选取的评价依据，利用Relief方法对特征进行相关性排序，按照排序后的特征从后往前采用SBS搜索策略以SVM为分类器，对采集的除湿机相关数据进行特征筛选，选取最优特征子集，并通过自适应特征算子提取算法获取自适应系数，基于最优特征子集和自适应系数，采用CT‑SVM算法进行除湿机的水位预测；本发明采用CT‑SVM算法进行水位预测，更具准确性和适应性，减少模型的训练。

本发明授权一种基于CT-SVM的除湿机水位预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CT-SVM的除湿机水位预测方法，其特征在于，包括： 采集历史除湿机的相关数据，包括室内环境数据、室外环境数据、运行状态数据、时间地区数据和水箱水位变化速率； 采用Filter和Wrapper方法相结合的混合特征选择方法，将检测率与误检率作为特征选取的评价依据，利用Relief方法对特征进行相关性排序，按照排序后的特征从后往前采用SBS搜索策略以SVM为分类器，对采集的除湿机相关数据进行特征筛选，选取最优特征子集，并通过自适应特征算子提取算法获取自适应系数； 基于所述最优特征子集和自适应系数，采用CT-SVM算法进行除湿机的水位预测； 所述获取自适应系数包括： 基于所述最优特征子集的历史数据，采用随机森林算法计算每个样本的预测误差αi，其中αi=|Yi-yβi|，其中i为样本编号，Yi为第i个样本真实的水箱水位变化速率，y为预测的水箱水位变化速率，βi为第i个样本的自适应系数； 若预测误差大于设定阈值，则调整样本的权重，重新训练预测自适应系数；若预测误差小于或等于设定阈值，则训练完成，得到最终的自适应系数； 所述采用CT-SVM算法进行除湿机的水位预测包括： 采用压缩追踪CT技术动态实时的对所述最优特征子集中的特征基于树模型进行重要性排序，筛除重要性低于重要性阈值的特征，得到最优低维特征子集； 将所述自适应系数与所述最优低维特征子集结合，构建增强输入向量，输入至非线性支持向量机分类模型，将水箱水位变化速率划分为多个类型作为输出，根据产品型号确定水箱的容积，计算水箱的当前水量和水满的预计时间。

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