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龙图腾网获悉山东工商学院申请的专利一种水产养殖多变量水质参数预测方法及系统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：CN121365367B 。

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：202511946635.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种水产养殖多变量水质参数预测方法及系统是由李大社;纪晓东;李颖;杨焕海;刘露;邢浩然设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水产养殖多变量水质参数预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于水质参数预测技术领域，具体涉及一种水产养殖多变量水质参数预测方法及系统。所述方法包括：获取多变量水质监测时间序列；对所述多变量水质监测时间序列进行自适应表征蒸馏处理，得到历史‑未来融合水质序列；基于历史‑未来融合水质序列，采用融合动态高斯核与双路径路由的注意力机制，通过两阶段的路由选择策略，输出加权融合后的注意力结果；基于加权融合后的注意力结果，采用跨粒度序列交互感知机，挖掘不同时间粒度与变量之间的对称耦合关系，得到最终的输出特征；通过全连接层或卷积层将最终的输出特征映射为目标维度的预测值。

本发明授权一种水产养殖多变量水质参数预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水产养殖多变量水质参数预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤100：获取多变量水质监测时间序列； 步骤200：对所述多变量水质监测时间序列进行自适应表征蒸馏处理，得到历史-未来融合水质序列，包括： 对输入的多变量水质监测时间序列进行离散小波分解，分解为近似系数和细节系数；基于近似系数和细节系数进行过滤，并利用信息瓶颈理论，保留关键信息并过滤无关特征，得到处理后的近似系数和细节系数；基于处理后的近似系数和细节系数，利用小波重建回时域，得到重建之后的时间序列的估计值；将重建之后的时间序列的估计值被划分成长度为多个子序列，并计算占位符数量，初始化未来占位符序列；将多个子序列与占位符序列进行拼接，得到历史-未来融合水质序列； 步骤300：基于历史-未来融合水质序列，采用融合动态高斯核与双路径路由的注意力机制，通过两阶段的路由选择策略，输出加权融合后的注意力结果，包括： 基于历史-未来融合水质序列，利用可学习的标准差参数构建自适应高斯核，对高斯核输出进行因果掩码偏移，再与位置相关性分支的值向量相乘，生成位置偏置信号；基于历史-未来融合水质序列，执行线性映射，计算得到内容相关性分支查询向量、键向量、值向量，进而计算得到注意力得分；通过路由机制，对位置偏置信号和注意力得分进行加权融合，得到融合后的注意力得分；基于融合后的注意力得分，通过共享头与路由头的协同工作，输出为加权融合后的注意力结果； 步骤400：基于加权融合后的注意力结果，采用跨粒度序列交互感知机，挖掘不同时间粒度与变量之间的对称耦合关系，得到最终的输出特征，包括： 基于加权融合后的注意力结果，通过时域多尺度卷积提取不同粒度的局部上下文特征，经跨尺度拼接与通道重组增强特征表达，得到重组后的特征；基于重组后的特征，引入双路径池化机制，通过降维-非线性激活-升维的操作，分别生成通道自适应的尺度因子和偏移量，并计算全局统计信息；基于通道自适应的尺度因子和偏移量，利用动态门控机制自适应融合局部卷积特征与全局统计特征，得到尺度融合门控和偏置融合门控；基于局部特征、全局统计信息、尺度融合门控和偏置融合门控，通过双向外积运算建模局部-全局特征的对称耦合关系，结合残差连接保留原始时序结构，得到最终的输出特征； 步骤500：通过全连接层或卷积层将最终的输出特征映射为目标维度的预测值。

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