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龙图腾网获悉河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)申请的专利基于深度学习算法的再生水水质预测方法和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：CN118861531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411114101.1，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于深度学习算法的再生水水质预测方法和系统是由马素英;范雷雷;付银环;魏飒;刘婧;马振波;徐阳;曲世伟;张爽设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习算法的再生水水质预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于深度学习算法的再生水水质预测方法和系统，该方法包括从多个数据源获取再生水水质相关数据，通过特征选择和数据预处理，构建深度学习模型进行水质预测；从工厂排污口、再生水处理设备和处理完成的再生水样本中获取多维数据组，并通过计算互信息选择出影响水质预测的特征数据组；对特征数据组进行异常值处理和归一化处理，以训练深度学习模型；使用训练好的模型进行水质预测；该方法能够高效、准确地预测再生水水质，为水资源管理和保护提供有力支持。

本发明授权基于深度学习算法的再生水水质预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习算法的再生水水质预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1，从工厂排污口、再生水处理设备和处理完成的再生水样本中分别获取再生水的污水水质原始数据、水质净化处理数据、以及再生水水质检测数据，组成多维数据组，并从所述多维数据组中选择出影响水质预测的特征数据组；步骤S2，将所述特征数据组的数据进行预处理，所述预处理包括异常值处理和归一化处理，利用预处理后的特征数据组训练深度学习模型得到模型参数；步骤S3，使用训练好的模型得到再生水的水质预测结果；所述污水水质原始数据包括9个维度：污水化学需氧量、污水总氮、污水总磷、污水悬浮物、污水生物需氧量、污水温度、污水pH值，污水浊度和污水电导率；所述水质净化处理数据包括4个维度：沉淀时间、曝气量、过滤器速率和反冲洗频率；所述再生水水质检测数据包括9个维度：再生水化学需氧量、再生水总氮、再生水总磷、再生水悬浮物、再生水生物需氧量、再生水温度、再生水pH值，再生水浊度和再生水电导率；所述多维数据组表示为矩阵：，其中，每一行代表一个时间点的数据，每一列代表一个具体的水质指标或处理参数，表示污水水质原始数据，表示水质净化处理数据，表示再生水水质检测数据，表示时间窗口的个数，则矩阵的维度等于22；所述特征数据组表示为矩阵：，表示污水水质原始数据的特征数据，表示水质净化处理数据的特征数据，表示再生水水质检测数据的特征数据，特征数据的总数为k，，则矩阵的维度等于；通过计算污水水质原始数据或水质净化处理数据与再生水水质检测数据之间的互信息，从所述多维数据组中选择出影响水质预测的特征数据组： ;其中，表示两个数据之间的互信息值，，表示污水水质原始数据或水质净化处理数据，，表示再生水水质检测数据；为联合概率分布，和为边缘概率分布；根据比较互信息值的大小，从高到低选择出k个特征数据，组成特征数据组。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)，其通讯地址为：050057 河北省石家庄市新华区泰华街310号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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