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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于注意力机制和长短期记忆网络的污水处理厂出水水质预测方法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：CN115345344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210765813.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于注意力机制和长短期记忆网络的污水处理厂出水水质预测方法是由陈博;王颖;沈怡俊;刘炯;杨望卓设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制和长短期记忆网络的污水处理厂出水水质预测方法在说明书摘要公布了：基于注意力机制和长短期记忆网络的污水处理厂出水水质预测方法，包括：对污水处理厂实际运行和监测数据进行采集与清洗，保留与出水水质存在相关性的特征并归一化作为深度神经网络的输入，根据所要预测的时间点建立数据样本与数据集；对特征进行分组，按照工艺段划分，其中进水流量特征单独置于一组中，与其它进水数据区分开；搭建深度神经网络，包括时序特征提取模块，用于获取时滞信息的注意力机制模块，以及回归模块；把进水流量数据喂入注意力机制模块的输入层，其余历史特征喂入时序特征提取模块的输入层，待预测时刻的出水水质数据喂入回归模块的输出层，设置损失函数，进行训练；调用训练好的深度神经网络来进行出水水质预测。

本发明授权基于注意力机制和长短期记忆网络的污水处理厂出水水质预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制和长短期记忆网络的污水处理厂出水水质预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对污水处理厂实际运行和监测数据进行采集与清洗，保留与出水水质存在相关性的特征并将这些特征归一化作为深度神经网络的输入，根据所要预测的时间点和所要利用的历史数据时间尺度来建立数据样本与数据集； 2对特征进行分组，按照工艺段划分，同一组特征位于相同工艺段，因此在时间上与出水水质具备相同或相似的关联性，其中进水流量特征单独置于一组中，与其它进水数据区分开； 3搭建深度神经网络，包括由长短期记忆网络组成的时序特征提取模块，由卷积网络组成的用于获取时滞信息的注意力机制模块，以及由全连接网络组成的回归模块； 4把进水流量数据喂入注意力机制模块的输入层，达到输出注意力权重的目的；注意 力权重向量的维度和长短期记忆网络输出的隐藏状态的个数一致： 其中，表示长短期记忆网络在时间步上输出的隐藏状态所对应的注意力权重； 其余历史特征喂入时序特征提取模块的输入层，并输出包含个隐藏状态的隐藏状态 序列： 在得到注意力权重向量和长短期记忆网络输出的隐藏状态向量后，对各个特征分组计算上下文向量；对于单个特征分组来说，其上下文向量计算公式如下： 其中，为上下文向量； 回归模块的输入由每个特征分组的上下文向量拼接而成： 5）调用训练好的深度神经网络来进行出水水质预测。

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