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龙图腾网获悉浙江嘉科新能源环保科技有限公司申请的专利一种水质在线监测系统中预处理造成的监测数据误差修正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：CN115856240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211495360.4，技术领域涉及：G01N33/18；该发明授权一种水质在线监测系统中预处理造成的监测数据误差修正方法是由吴旦钧;陈梦迪;李安宁;郁达飞;沈英达;陆一;王国伟设计研发完成，并于2022-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水质在线监测系统中预处理造成的监测数据误差修正方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种水质在线监测系统中预处理造成的监测数据误差修正方法，包括以下步骤：1数据采集和计算，2构建深度学习所需要的数据集，3建立模型，4模型参数优化训练，5计算水质误差影响因子，6水质在线检测数据校准，本发明通过采集水质在线监测装置和水质预处理装置的运行状态参数，采用深度学习模型对水质预处理装置造成的检测误差率进行预测，并通过预测结果对在水质在线监测系统的检测数据进行数据修正，大大提升了在线监测仪器检测数据的精确性。

本发明授权一种水质在线监测系统中预处理造成的监测数据误差修正方法在权利要求书中公布了：1.一种水质在线监测系统中预处理造成的监测数据误差修正方法，其特征在于，包括以下步骤： 1数据采集和计算 在水质预处理装置的维护周期D内，采集水质预处理装置的水质压力pi和浊度S2i数据；同时采集水质在线监测装置的地表水的水温ti、水质qi、浊度S1i、维护周期内运行天数di和沉淀时间TCi， 采集实验室检测的水质预处理装置的进水水质Q进水和出水水质Q出水，所述水质qi、进水水质Q进水和出水水质Q出水同为CODCR、高锰酸盐指数、总磷、氨氮、总氮中的任意一种； 根据采集到的数据计算维护周期因子、沉淀因子、悬浮物过滤率和水质误差影响因子； 所述维护周期因子为diD； 所述沉淀因子为TCiTC，TC为湖泊水采样标准沉淀时间； 所述悬浮物过滤率为S1i-S2iS1i； 所述水质误差影响因子为Q进水Q出水+Q进水； 2构建深度学习所需要的数据集 把所述压力pi、水温ti、水质qi、维护周期因子、沉淀因子、悬浮物过滤率、水质误差影响因子数据剔除错误数据后，构建深度学习所需要的数据集，数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中水质误差影响因子为数据集的真实标签； 3建立模型 建立以压力pi、沉淀因子、水温ti、悬浮物过滤率、水质qi、维护周期因子为输入，水质误差影响因子为输出的深度学习模型； 4模型参数优化训练 设置所述深度学习模型的初始参数，使用所述数据集对深度学习模型进行训练、测试及验证，获得可使用的模型参数，获得误差修正模型； 5计算水质误差影响因子 在误差修正模型中输入采样时刻的压力pi、浊度S2i、水温ti、水质qi、浊度S1i、维护周期内运行天数di和沉淀时间TCi数据，计算得到对应的水质误差影响因子； 6水质在线检测数据校准 根据在线检测的出水水质Q出水和步骤5得到的水质误差影响因子，计算得到校准后的进水校准水质Q进水校准，计算公式为：

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