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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于改进元学习的水质预警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：CN116628444B 。

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：202310562231.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于改进元学习的水质预警方法是由杨学军;商铤洲;林开颜;吴军辉;周全;祝华军;陈杰;司慧萍设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进元学习的水质预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进元学习的水质预警方法，通过运用元学习方法，在各地区水质监测数据集上训练获得一个通用的水质预测模型，水质预测模型的构建包括以下步骤：针对不同时间段、不同村镇河流，获取预设时间段内的村镇河流水质数据，对水质数据进行预处理及标准化处理，获取多个数据集；基于改进的元学习方法对数据集进行训练，运用改进的GRU模型进行时序预测，得到水质预测模型。与现有技术相比，本发明具有精度高、预测速度快、模型可移植性好、训练成本低等优点。此外，该方法还可以适用于不同地区、不同类型的水质预测，极大地提高了村镇水质管理和环境保护的效率。

本发明授权一种基于改进元学习的水质预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进元学习的水质预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取村镇河流的待测水质数据； 对所述待测水质数据进行预处理及标准化处理，得到标准待测数据； 将所述标准待测数据输入水质预测模型，得到水质预测结果； 将所述水质预测结果与河流水质标准进行对比，若水质预测结果超过预设标准，则对水质情况给予预警； 其中，所述水质预测模型的构建包括以下步骤： S1、获取预设时间段内的村镇河流水质数据； S2、对所述水质数据进行预处理； S3、对处理后的数据进行标准化处理； S4、针对不同时间段、不同村镇河流，重复执行步骤S1-S3，获取多个数据集，不同村镇的水质数据集分别记为D1、D2…Dn，总数据集为D； S5、将所述总数据集划分为训练集、测试集与验证集； S6、基于所述总数据集，构建多维时序数据张量，基于多维时序数据张量，分别构建元训练集和元测试集；针对所述总数据集，根据固定时间步长Ts、水质数据指标量N及数据量大小n划分为三维张量Xall，根据固定时间步长Ts、预测数量vn、数据量大小n划分为一维张量Yall； S7、构建改进GRU模型，确定神经网络架构及参数，基于所述元训练集及元测试集，通过改进reptile算法进行元训练，并保存训练得到的最优参数； 通过改进reptile算法进行元训练包括以下步骤： 1初始化参数φ； 2确定外循环迭代次数n，并执行以下步骤： 2-1在总数据集D中，运用分层抽样抽取任务T； 2-2在任务T上执行所述改进GRU模型，并从φ开始更新参数W； 3在外循环中根据φ＝φ+∈W-φ更新参数φ，其中∈为元优化步长； 4得到参数φ为优化参数； 改进GRU模型中更新门、重置门的激活函数为Sigmod函数，用于控制信息流的比例；改进GRU模型中隐藏门的激活函数为tanh函数，用于控制信息的添加与删除； S8、基于步骤S7得到的最优参数及步骤S5得到的训练集、测试集与验证集，训练并优化所述改进GRU模型，得到水质预测模型。

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