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龍圖騰網獲悉西安石油大學申請的專利基于水體透射光譜的水質污染物預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117079735B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311036754.8，技術領域涉及：G16C20/20；該發明授權基于水體透射光譜的水質污染物預測方法是由王彩玲;張國浩設計研發完成，并于2023-08-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于水體透射光譜的水質污染物預測方法在說明書摘要公布了：基于水體透射光譜的水質污染物預測方法，包括以下步驟；S1：配置測量溶液：測量水體樣品的收集，獲得總樣本量；S2：原始透射光譜數據采集：使用光譜儀對S1中總樣本量內污染物標準溶液進行掃描，獲得原始透射光譜數據；S3：光譜數據預處理：對S2中的原始透射光譜數據進行預處理操作；S4：主成分個數選擇：對預處理后的光譜數據進行數據降維，選擇合適的主成分個數；S5：建立濃度預測模型：S6：濃度預測模型驗證：將亞硝酸鹽和BOD濃度數據分別導入數據導入已建立的預測模型中，驗證模型的穩定性和預測性能；S7：預測溶液樣品中的亞硝酸鹽和BOD濃度大小。本發明能夠快速、準確地進行水質污染物預測，提高水環境監測的效率和可行性。

本發明授權基于水體透射光譜的水質污染物預測方法在權利要求書中公布了：1.基于水體透射光譜的水質污染物預測方法，其特征在于，包括以下步驟； S1：配置測量溶液：測量具有不同硝酸鹽濃度以及不同BOD濃度的樣品，獲得總樣本量； S2：原始透射光譜數據采集：使用光譜儀對S1中總樣本量內污染物標準溶液進行掃描，獲得原始透射光譜數據； S3：光譜數據預處理：對S2中的原始透射光譜數據進行預處理操作； S4：主成分個數選擇：對預處理后的光譜數據進行數據降維，選擇主成分個數； S5：建立濃度預測模型： 對光譜預處理和核主成分分析后的光譜數據，使用改進的粒子群優化算法對進行BP神經網絡模型訓練時所需的權重和偏置組合進行尋優；采用改進的BP神經網絡模型作為水體中亞硝酸鹽和BOD濃度預測模型，該BP神經網絡模型為單隱層神經網絡； 所述改進的粒子群優化算法包括： 將粒子群算法中的個體學習因子c1、社會學習因子c2以及慣性權重ω從固定的常數變為根據粒子的適應度值和所有粒子平均適應度值之間的差距大小自適應的對自身大小進行調節更新，在不同的情況下選擇增強粒子的全局搜索能力或加快粒子的收斂速度，使粒子群優化算法在尋找最佳參數組合的時候更加穩定和高效；ω、c1和c2的更新公式如式4、式5、式6、式7所示； 其中，ωmax、ωmin、和表示慣性權重ω、個體學習因子c1和社會學習因子c2的最大值和最小值，fi表示當前粒子的函數適應值，fmin表示粒子群體中最小的函數適應值，相當于此時粒子群中的全局最優粒子，favg表示粒子群中的所有粒子的平均函數適應值，k1、k2和k3為0～1范圍內的隨機數； 在對粒子群算法中每個粒子進行速度的更新時，首先根據整個粒子群中的最小函數適應度值、平均函數適應度值和當前粒子適應度值之間的關系進行自適應學習因子和慣性權重的更新，之后通過計算粒子群的多樣性值并根據該值對粒子的分散程度進行判斷，在不同的分散程度下選擇對粒子速度進行不同的更新，以避免出現局部最優解的情況；其中，式8為粒子群多樣性值大小的計算公式，式9為對應不同情況下粒子的速度更新公式； 其中N為種群中的粒子個數，d為搜索空間的對角線長度，代表搜索區域的大小，為所有粒子的平均位置； 其中dhigh為多樣性值上界，dlow為多樣性值下界，r1、r2為0～1范圍內的隨機數； 采用改進的BP神經網絡模型包括： 通過使用自適應學習因子和慣性權重更新公式以及粒子多樣性引導策略優化下的粒子群算法對BP神經網絡模型的權重和偏置組合進行尋優后，使用輸出的最優值作為BP神經網絡初始時的權重和偏置值來進行濃度預測模型的訓練；將該策略引入BP神經網絡模型中，使學習率根據當前時刻損失函數變化值和上一時刻損失函數變化值的大小程度動態的對自身進行更新，學習率動態更新公式如式11、式12所示； r＝r·1.5-sigmoidft-ft-111 其中，r為學習率，ft-ft-1表示t時刻與上一時刻損失函數的變化值； S6：濃度預測模型驗證：將亞硝酸鹽和BOD濃度數據分別導入已建立的預測模型中，驗證模型的穩定性和預測性能； S7：利用構建的改進粒子群優化算法下BP神經網絡模型預測溶液樣品中的亞硝酸鹽和BOD濃度大小。

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