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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利基于WATS-LSTM耦合模型的城市污水管道中硫化氢预测方法及装置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：CN116306299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310292007.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于WATS-LSTM耦合模型的城市污水管道中硫化氢预测方法及装置是由王鸿程;吕家强;殷万欣;宋云鹏;陈家骥;王爱杰设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于WATS-LSTM耦合模型的城市污水管道中硫化氢预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于WATS‑LSTM耦合模型的城市污水管道中硫化氢预测方法及装置，方法包括：采集污水管道数据并利用采集数据构建污水管道WATS模型；利用模拟退火算法对WATS模型参数进行更新并进行校验；将校验后的WATS模型生成的水质数据和采集数据作为因变量数据矩阵并进行标准化处理，根据碎石检验确定公因子数并对因变量数据矩阵进行因子分析得到因子得分矩阵；将因子得分矩阵分为训练集和测试集，利用训练集对LSTM模型进行训练，输出归一化的硫化氢排放量；对LSTM模型的输出结果进行反向归一化得到硫化氢排放量预测值。本发明基于WATS模型和LSTM模型的耦合，能够克服单一模型的局限性，提高预测精度；能够自适应地学习新的数据模式，预测模型具有良好的泛化能力。

本发明授权基于WATS-LSTM耦合模型的城市污水管道中硫化氢预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于WATS‑LSTM耦合模型的城市污水管道中硫化氢预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取污水管道特征参数，采集在所述污水管道上各监测点的硫化氢排放量、流量和水质参数数据； 利用所述污水管道特征参数和所述各监测点的硫化氢排放量、流量和水质参数数据构建污水管道WATS模型并进行所述WATS模型参数率定；利用模拟退火算法对所述WATS模型参数进行更新，并利用实际数据对所述WATS模型进行校验； 将校验后的所述WATS模型生成的水质数据和采集的所述水质参数数据作为因变量数据矩阵并进行标准化处理，根据碎石检验确定公因子数并对标准化处理后的所述因变量数据矩阵进行因子分析，计算因子得分函数系数并求解得到因子得分矩阵； 将所述因子得分矩阵分为训练集和测试集，利用所述训练集对初始化超参数后的LSTM模型进行训练，所述LSTM模型的输出为归一化的硫化氢排放量； 将所述测试集数据输入训练好的所述LSTM模型，对所述LSTM模型的输出结果进行反向归一化得到硫化氢排放量预测值。

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哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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”。