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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于时序滚动预测的污水处理模型动态优化方法和相关设备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：CN121094244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511622969.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于时序滚动预测的污水处理模型动态优化方法和相关设备是由祝新哲;汤振华;吴泰武;孙连鹏;彭江涛设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序滚动预测的污水处理模型动态优化方法和相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于时序滚动预测的污水处理模型动态优化方法和相关设备，属于环保污水数据处理技术领域。本申请包括：收集污水处理厂的历史运行数据；根据历史运行数据进行模型的建立和校准，得到污水生化处理机理模型；将污水生化处理机理模型的模拟结果和实测运行数据进行融合，得到增强数据集；对增强数据集进行特征分析与标准化预处理，得到预处理后的增强数据集；构建滚动预测模型；根据预处理后的增强数据集对滚动预测模型进行动态优化，得到时序滚动预测模型；根据时序滚动预测模型进行预测，得到污水水质预测结果。本申请能够构建具备高精度、强适应性、可解释性的预测模型，实现污水处理厂智能化运行。

本发明授权一种基于时序滚动预测的污水处理模型动态优化方法和相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于时序滚动预测的污水处理模型动态优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 收集污水处理厂的历史运行数据； 根据所述历史运行数据进行模型的建立和校准，得到污水生化处理机理模型； 将所述污水生化处理机理模型的模拟结果和实测运行数据进行融合，得到增强数据集； 对所述增强数据集进行特征分析与标准化预处理，得到预处理后的增强数据集； 构建滚动预测模型； 根据所述预处理后的增强数据集对所述滚动预测模型进行动态优化，得到时序滚动预测模型，包括： 基于所述预处理后的增强数据集，逐步更新训练集和测试集时间范围，利用更新后的训练集和测试集对所述滚动预测模型进行动态优化，训练得到时序滚动预测模型； 将所述预处理后的增强数据集按时间顺序划分为初始的训练集和测试集训练出第一个版本的预测模型； 收集新的一个时间段的实际运行数据和出水数据，经过与所述污水生化处理机理模型模拟、融合、预处理后，形成新增数据集； 将所述新增数据集加入到所述初始的训练集末尾，测试集随之滚动到下一个时间段，使用更新后的训练集对所述第一个版本的预测模型进行重新训练，得到新版本的模型，使用更新后的测试集对所述新版本的模型进行验证，评估其在新时期的表现，将验证通过的新版本模型部署为当前使用的时序滚动预测模型，替代所述第一个版本的预测模型； 基于不同时间周期的训练集和测试集对滚动预测模型更新与动态优化，得到时序滚动预测模型； 根据所述时序滚动预测模型进行预测，得到污水水质预测结果； 所述将所述污水生化处理机理模型的模拟结果和实测运行数据进行融合，得到增强数据集，包括： 将所述污水生化处理机理模型的模拟结果和实测运行数据按照时间顺序对齐、合并，以所述模拟结果作为输入特征，以实测出水的水质数据为目标变量，得到增强数据集。

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