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龙图腾网获悉乐山师范学院申请的专利基于深度神经网络的工业园区污水水质参数预测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：CN120930078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511452818.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于深度神经网络的工业园区污水水质参数预测方法是由刘昶;孙永兴设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的工业园区污水水质参数预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业园区污水水质预测技术领域，具体而言，涉及基于深度神经网络的工业园区污水水质参数预测方法，包括：获取工业园区污水排放口的多模态时间序列数据；构建工业园区污水水质参数预测模型；定义并执行基于遗传算法的自适应多目标优化算法，以求解工业园区污水水质参数预测模型的最佳参数配置，自适应多目标优化算法通过迭代进化，最大化用于评估模型综合性能的预设适应度函数的值；选取适应度函数值最高的模型参数配置作为最终预测模型；将工业园区污水水质参数预测模型部署于工业园区污水监控终端，接收实时待监测污水数据并输出工业园区水质参数的预测结果。本发明显著提升了工业园区污水水质参数预测的可靠性与决策透明度。

本发明授权基于深度神经网络的工业园区污水水质参数预测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度神经网络的工业园区污水水质参数预测方法，其特征在于，该方法的步骤包括： 获取工业园区污水排放口的多模态时间序列数据，多模态时间序列数据包括水质指标、流量和卫星遥感灰度图； 构建工业园区污水水质参数预测模型，工业园区污水水质参数预测模型由局部时序特征提取层、时序重要性动态加权层、长期依赖关系建模层及结果预测层组成； 定义并执行基于遗传算法的自适应多目标优化算法，以求解工业园区污水水质参数预测模型的最佳参数配置，自适应多目标优化算法通过迭代进化，最大化用于评估模型综合性能的预设适应度函数的值； 选取适应度函数值最高的模型参数配置所对应的工业园区污水水质参数预测模型作为最终预测模型； 将工业园区污水水质参数预测模型部署于工业园区污水监控终端，用于接收实时待监测污水数据，并输出工业园区水质参数的预测结果； 适应度函数，其具体计算公式为： 其中，为代表当前个体的模型参数配置，包括网络结构超参数和权重，为表示参数配置为的模型适应度函数值，为模型的鲁棒准确率期望值，为验证集样本数量，为模型对第个样本的预测值，为第个样本的真实值，为预设的标准差参数，为由参数配置的模型的参数总量，为由参数配置的模型在目标边缘设备上的单次推理平均延迟，为模型复杂度的分量数量，为第个模型复杂度的子项值，为性能提升量，为预设的指数缩放因子，为资源利用率指标，为时间序列分量的数量，为索引，为预设的时间衰减常数，分别为用于平衡模型鲁棒性、复杂度与数据效率的预设权重系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人乐山师范学院，其通讯地址为：614000 四川省乐山市市中区滨河路778号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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