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龙图腾网获悉奥凸科技有限公司申请的专利一种基于双分支LSTM模型的余氯预测方法、系统、介质及应用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：CN121260278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511803495.6，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权一种基于双分支LSTM模型的余氯预测方法、系统、介质及应用是由张凌杰;刘天阳;阳鹏;夏泽鑫设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双分支LSTM模型的余氯预测方法、系统、介质及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双分支LSTM模型的余氯预测方法、系统、介质及应用，属于水质监测与处理的技术领域，采集清水池运行的监测数据并进行预处理。构建双分支LSTM模型，预测氯衰减速率；所述双分支LSTM模型包括并设的第一分支LSTM和第二分支LSTM以及全连接网络，且第一分支LSTM和第二分支LSTM均设置有LSTM网络。基于氯质量守恒的物理规律，采用预测的氯衰减速率计算得到预测的清水池内余氯浓度。基于预测的清水池内余氯浓度和实际的清水池内余氯浓度，采用损失函数计算损失，然后，使用反向传播调整双分支LSTM模型的内部权重。本发明融合了物理机理与数据驱动，保证预测合理性。

本发明授权一种基于双分支LSTM模型的余氯预测方法、系统、介质及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支LSTM模型的余氯预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：数据采集与预处理；采集清水池运行的监测数据，且监测数据包括水温、水流速、pH值、加氯量、进出水余氯浓度；然后，对监测数据进行预处理； 步骤S2：构建双分支LSTM模型，预测氯衰减速率，并训练双分支LSTM模型； 步骤S21：所述双分支LSTM模型包括并设的第一分支LSTM和第二分支LSTM以及全连接网络，且第一分支LSTM和第二分支LSTM均设置有LSTM网络； 步骤S22：将基于先验知识确定的与氯衰减特性强相关的关键特征输入第一分支LSTM；将其他与氯衰减特性相关的特征输入第二分支LSTM；然后，进行批归一化处理； 步骤S23：基于模型中间层放大关键特征量纲，强化关键特征对k值估计的影响权重； 步骤S24：最后，通过全连接网络输出氯衰减速率； 步骤S25：采用输出的氯衰减速率，基于氯质量守恒的物理规律，计算得到预测的清水池内余氯浓度；基于预测的清水池内余氯浓度和实际的清水池内余氯浓度，采用损失函数计算损失，然后，使用反向传播调整双分支LSTM模型的内部权重，并进入步骤S22，直至迭代训练结束； 步骤S3：基于训练后的双分支LSTM模型预测氯衰减速率，并基于氯质量守恒的物理规律，采用预测的氯衰减速率计算得到清水池内余氯浓度。

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