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龍圖騰網獲悉中國電建集團中南勘測設計研究院有限公司申請的專利水質參數預測模型建模方法及水質參數預測方法及裝置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：CN116029438B 。

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：202310052167.1，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權水質參數預測模型建模方法及水質參數預測方法及裝置是由方波;劉昊;何維;李德鑫;吳必權設計研發完成，并于2023-02-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本水質參數預測模型建模方法及水質參數預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供一種水質參數預測模型建模方法及水質參數預測方法及裝置。水質參數預測模型建模方法包括：步驟1：采集水質數據；步驟2：執行標準化變換：步驟3：得到B個訓練樣本矩陣和B個標簽矩陣；步驟4：對第b個訓練樣本矩陣、標簽矩陣分別進行位置編碼，得到第b個位置編碼后的訓練樣本矩陣、標簽矩陣；步驟5：利用各個位置編碼后的訓練樣本矩陣、各個位置編碼后的標簽矩陣對多頭注意力模型進行訓練，將訓練得到的多頭注意力模型作為水質參數預測模型。

本發明授權水質參數預測模型建模方法及水質參數預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種水質參數預測模型建模方法，其特征在于：所述水質參數預測模型建模方法包括如下步驟： 步驟1：根據固定采樣周期采集N組水質數據，每組水質數據均由與M類水質參數分別對應的M個值構成； 步驟2：對采集到的所有數據執行標準化變換，得到N組標準化后的水質數據： 步驟3：根據步驟2得到的N組標準化后的水質數據，按照采集時間順序得到B個訓練樣本矩陣，且按照采集時間順序得到B個標簽矩陣，其中，每個訓練樣本矩陣均是由連續的C個采樣周期的水質數據構成的行數為C、列數為M的矩陣，每個標簽矩陣均是由連續的λC個采樣周期的水質數據構成的行數為λC、列數為M的矩陣，第b個訓練樣本矩陣T b 對應的C個采樣周期的水質數據、第b個標簽矩陣L b 對應的λC個采樣周期的水質數據構成連續的C+λC個采樣周期的水質數據，且第b個標簽矩陣L b 對應的λC個采樣周期位于第b個訓練樣本矩陣T b 對應的C個采樣周期之后，λC為整數，比例系數λ≤0.5，C為預設常數值，b=1,2,……,B； 步驟4：對第b個訓練樣本矩陣T b 進行位置編碼，得到第b個位置編碼后的訓練樣本矩陣，且對第b個標簽矩陣L b 進行位置編碼，得到第b個位置編碼后的標簽矩陣； 步驟5：利用各個位置編碼后的訓練樣本矩陣、各個位置編碼后的標簽矩陣對多頭注意力模型進行訓練，將訓練得到的多頭注意力模型作為水質參數預測模型；所述多頭注意力模型為基于transformer架構的模型； 其中：所述步驟5中，對多頭注意力模型進行訓練時，所采用的損失函數的表達式為： ； 其中，fX b,pos,j 表示與第b個標簽矩陣L b 的第pos行第j列元素對應的、水質參數預測模型輸出的值，L b,pos,j 表示第b個標簽矩陣L b 中位于第pos行、第j列元素的值，w j 代表第j類水質參數的權重，j的取值范圍為[1,M]； M類水質參數包括化學需氧量、總磷、綜合污染指數、濁度、溶解氧、氨氮、pH值、電導率、溫度； 測量精度高且隨機性小的水質參數賦予小的權重，測量精度低或隨機性大的水質參數賦予大的權重。

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