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龙图腾网获悉中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司申请的专利水质参数预测模型建模方法及水质参数预测方法及装置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：CN116029438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310052167.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权水质参数预测模型建模方法及水质参数预测方法及装置是由方波;刘昊;何维;李德鑫;吴必权设计研发完成，并于2023-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本水质参数预测模型建模方法及水质参数预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种水质参数预测模型建模方法及水质参数预测方法及装置。水质参数预测模型建模方法包括：步骤1：采集水质数据；步骤2：执行标准化变换：步骤3：得到B个训练样本矩阵和B个标签矩阵；步骤4：对第b个训练样本矩阵、标签矩阵分别进行位置编码，得到第b个位置编码后的训练样本矩阵、标签矩阵；步骤5：利用各个位置编码后的训练样本矩阵、各个位置编码后的标签矩阵对多头注意力模型进行训练，将训练得到的多头注意力模型作为水质参数预测模型。

本发明授权水质参数预测模型建模方法及水质参数预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种水质参数预测模型建模方法，其特征在于：所述水质参数预测模型建模方法包括如下步骤： 步骤1：根据固定采样周期采集N组水质数据，每组水质数据均由与M类水质参数分别对应的M个值构成； 步骤2：对采集到的所有数据执行标准化变换，得到N组标准化后的水质数据： 步骤3：根据步骤2得到的N组标准化后的水质数据，按照采集时间顺序得到B个训练样本矩阵，且按照采集时间顺序得到B个标签矩阵，其中，每个训练样本矩阵均是由连续的C个采样周期的水质数据构成的行数为C、列数为M的矩阵，每个标签矩阵均是由连续的λC个采样周期的水质数据构成的行数为λC、列数为M的矩阵，第b个训练样本矩阵T b 对应的C个采样周期的水质数据、第b个标签矩阵L b 对应的λC个采样周期的水质数据构成连续的C+λC个采样周期的水质数据，且第b个标签矩阵L b 对应的λC个采样周期位于第b个训练样本矩阵T b 对应的C个采样周期之后，λC为整数，比例系数λ≤0.5，C为预设常数值，b=1,2,……,B； 步骤4：对第b个训练样本矩阵T b 进行位置编码，得到第b个位置编码后的训练样本矩阵，且对第b个标签矩阵L b 进行位置编码，得到第b个位置编码后的标签矩阵； 步骤5：利用各个位置编码后的训练样本矩阵、各个位置编码后的标签矩阵对多头注意力模型进行训练，将训练得到的多头注意力模型作为水质参数预测模型；所述多头注意力模型为基于transformer架构的模型； 其中：所述步骤5中，对多头注意力模型进行训练时，所采用的损失函数的表达式为： ； 其中，fX b,pos,j 表示与第b个标签矩阵L b 的第pos行第j列元素对应的、水质参数预测模型输出的值，L b,pos,j 表示第b个标签矩阵L b 中位于第pos行、第j列元素的值，w j 代表第j类水质参数的权重，j的取值范围为[1,M]； M类水质参数包括化学需氧量、总磷、综合污染指数、浊度、溶解氧、氨氮、pH值、电导率、温度； 测量精度高且随机性小的水质参数赋予小的权重，测量精度低或随机性大的水质参数赋予大的权重。

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