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龙图腾网获悉中国科学院大学;中科云慧(北京)智能管控科技有限公司申请的专利复杂地下水环境精准ML量化模型构建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：CN119783493B 。

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：202411543386.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权复杂地下水环境精准ML量化模型构建方法及装置是由王明玉;何天煜;曲辞晓;孙倩设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂地下水环境精准ML量化模型构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了复杂地下水环境精准ML量化模型构建方法及装置，包括选择与复杂地下水污染环境时空演化相关的关联特征变量，针对典型条件框架建立复杂地下水环境时空演化概念模型，建立、选择适宜的多参变量复杂地下水环境时空演化控制方程，获得相应地下水环境时空演化数值模拟系统，据此获取典型情景数据集，根据需求建立不同针对性与应用特性及一定通用性的复杂地下水环境精准ML量化模型。本发明可准确高效实现在满足给定条件框架前提下不同应用场景土壤与地下水环境状态、演化过程及相关影响的可靠量化与预测，显著提高复杂地下水污染环境时空演化状态与污染物时空分布等预测预判及实时评价的准确性、高效性及实用性。

本发明授权复杂地下水环境精准ML量化模型构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.复杂地下水环境精准ML量化模型构建方法，包括选择与复杂地下水污染环境时空演化相关的关联特征变量，针对典型条件框架建立复杂地下水环境时空演化概念模型，建立、选择适宜的多参变量复杂地下水环境时空演化控制方程，获得相应地下水环境时空演化数值模拟系统，据此获取典型情景数据集，根据需求建立不同针对性与应用特性及一定通用性的复杂地下水环境精准ML量化模型，其特征在于：所述方法具体步骤如下： 步骤一、确定拟研究的一类复杂地下水污染环境系统的共性特征集合即称为系统条件框架，对应系统条件框架，给出复杂地下水污染环境时空演化概念模型，选定地下水污染时空演化关联特征变量，获取地下水污染时空演化数学控制方程，获取地下水污染时空演化数值模拟系统； 步骤二、确定地下水污染时空演化关联特征变量预测模型输入参变量集V＝[v1，v2，…vn]，选定各模型输入参变量变化范围，构成模型输入参变量范围集U＝[u1，u2，…，un]； 步骤三、基于模型输入参变量范围集，通过情景采样获取地下水污染环境系统不同的模型输入参数组合构成的不同典型情景，基于数值模拟系统得到不同典型情景关联特征变量的相应模拟值，依据不同典型情景不同模型输入参数组合及其相应数值模拟值得到基础建模数据集； 步骤四、当需要强化建模数据集，则依据给定的补充情景预设数，各模型输入参变量在其变化范围内采样取值,获取地下水环境系统不同的模型输入参数组合构成的不同补充情景，基于数值模拟系统获取不同补充情景的相应关联特征变量模拟值，将所有不同补充情景的模型输入参数组合及其相应关联特征变量模拟值集合获得强化建模数据集； 步骤五、针对关联特征变量，考虑所有模型输入参变量，完成主控因子综合识别； 步骤六、根据需要部分构建或预先全部构建不同适宜性、应用特性的具有一定通用性的机器学习预测模型，包括ML模型1、ML模型2、ML模型3、ML模型4和ML模型5； 步骤七、根据ML模型准确度预设值，判定ML建模模型准确度是否满足模型目标准确度，如是，则完成建模，获取优化的ML模型；否则，通过降低预设模型准确度、增加情景采样、改变机器学习算法，最终ML建模模型准确度满足模型目标准确度； 步骤八、给定实际应用场景，根据具体条件，确定符合给定典型条件框架，并确定适宜的所需的上述机器学习预测模型，进一步获取应用场景具体预测值。

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中国科学院大学;中科云慧(北京)智能管控科技有限公司，其通讯地址为：101408 北京市怀柔区雁栖湖东路1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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