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龍圖騰網獲悉中山大學申請的專利一種地表水多點源污染溯源的方法及系統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：CN120217089B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510284877.6，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種地表水多點源污染溯源的方法及系統是由孫連鵬;張心陽;祝新哲;李朝陽;陳樂昀;趙汝錦;李可文;鄧歡忠;余冠聰設計研發完成，并于2025-03-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種地表水多點源污染溯源的方法及系統在說明書摘要公布了：本發明實施例涉及污染溯源技術領域，公開了一種地表水多點源污染溯源的方法，包括：對水質時序數據和環境參數信息進行預處理；對經過預處理的水質時序數據進行特征提取以得到水質關鍵特征；將水質關鍵特征輸入至預先構建完成的深度學習模型中來進行識別以得到相應的污染識別結果，其中，深度學習模型包括時序處理模塊，時序處理模塊用于對水質關鍵特征中的水質時序特征進行處理；輸出相應的污染識別結果，污染識別結果包括污染類型信息、污染源位置信息和置信度信息。其通過深度學習算法對歷史污染源數據進行深入學習和分類標定，形成污染物標簽庫和知識庫，為新污染事件的快速識別提供支持。

本發明授權一種地表水多點源污染溯源的方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種地表水多點源污染溯源的方法，其特征在于，包括： 當檢測到滿足溯源觸發條件時，獲取設定時間范圍內相應監測點的水質時序數據和環境參數信息，并對所述水質時序數據和環境參數信息進行預處理；所述滿足溯源觸發條件，包括：獲取監測區域各個站點的水質指標，若監測區域中相應站點獲取到的水質指標超過設定水質參數，則滿足溯源觸發條件； 對經過預處理的水質時序數據進行特征提取以得到水質關鍵特征，所述水質關鍵特征包括水質統計特征、水質時序特征和水質頻域特征； 將所述水質關鍵特征輸入至預先構建完成的深度學習模型中來進行識別以得到相應的污染識別結果，其中，所述深度學習模型包括時序處理模塊，所述時序處理模塊用于對水質關鍵特征中的水質時序特征進行處理；所述深度學習模型通過如下步驟構建得到： 獲取歷史污染訓練集，并根據所述歷史污染訓練集來構建三維輸入張量，所述三維輸入張量包括樣本數、時間步長和特征維度；所述獲取歷史污染訓練集，并根據所述歷史污染訓練集來構建三維輸入張量，包括： 獲取歷史污染訓練集，對所述歷史污染訓練集中相應污染類型數據小于設定值的數據進行SMOTE過采樣處理，所述歷史污染訓練集包括訓練污染事件、訓練水質時序數據和訓練環境參數； 對所述歷史污染訓練集進行預處理，所述預處理包括缺失值處理、空間插值和噪聲過濾； 對經過預處理后的歷史污染訓練進行特征提取以得訓練關鍵特征，采用PCA算法或者t-SNA算法對所述訓練關鍵特征進行降維處理以得到貢獻率超過設定貢獻率的降維訓練特征； 根據所述降維訓練特征來構建三維輸入張量； 將所述三維輸入張量輸入至預先構建的初始深度學習模型中進行訓練直至滿足設定訓練要求，其中，所述初始深度學習模型包括依次連接的輸入層、第一LSTM層、Dropout層、第二LSTM層、Dense層和輸出層；若模型輸出為分類任務，則采用交叉熵損失函數來作為損失函數，所模型輸出為回歸任務，則選擇均方誤差損失函數來作為損失函數； 對于每個樣本，SHAP算法遍歷所有可能的特征組合來計算每個特征加入該特征組合后對模型輸出產生的影響；其中，所述SHAP算法包括蒙特卡洛模擬算法或KernelSHAP算法； 根據對模型輸出產生的影響計算每個特征的Shapley值； 將所有特征的Shapley值按絕對值大小進行排序以得到全局特征重要性，并輸出全局特征重要性； 保存性能最優的超參數組合作為模型的最佳參數以得到深度學習模型； 輸出相應的污染識別結果，所述污染識別結果包括污染類型信息、污染源位置信息和置信度信息。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中山大學，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市新港西路135號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。