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龙图腾网获悉仲恺农业工程学院申请的专利一种基于DBO-STN-Informer的养殖水体溶解氧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：CN120412814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510455665.X，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于DBO-STN-Informer的养殖水体溶解氧预测方法是由李万意;杨灵;何皓明;邹娟;吴霆;林蠡设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DBO-STN-Informer的养殖水体溶解氧预测方法在说明书摘要公布了：一种基于DBO‑STN‑Informer的养殖水体溶解氧预测方法，包括如下步骤：S1、采用溶解氧传感器实时在线采集养殖水体中的溶解氧数据，预处理后再按时间顺序将数据划分为训练集和验证集；S2、在Informer编码方式基础上引入空间变换网络STN对输入的时间序列进行变换，构建STN‑Informer预测模型，通过STN对输入时序数据进行空间变换和特征校准，以帮助编码器理解深层次的溶解氧序列；采用蜣螂算法DBO对STN‑Informer预测模型中的注意力机制参数进行优化；最后使用验证集对模型进行测试评分和优化；S3基于训练并优化后的模型输出未来时段的溶解氧浓度预测值。本发明可根据先验数据预测未来时段的溶解氧浓度，且具有很高的预测准确率、精度和效率。

本发明授权一种基于DBO-STN-Informer的养殖水体溶解氧预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DBO-STN-Informer的养殖水体溶解氧预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、数据采集与预处理：采用溶解氧传感器实时在线采集养殖水体中的溶解氧数据，并将溶解氧浓度时间序列数据实时传输至云平台；从云平台将溶解氧浓度时间序列数据导出至本地并预处理后，对数据进行归一化处理，再按时间顺序将数据划分为训练集和验证集； S2、预测模型建立与优化：在Informer编码方式基础上引入空间变换网络STN对输入的时间序列进行变换，构建融合空间变换网络STN的STN-Informer预测模型，用于提取溶解氧时间序列关系特征，在时序编码阶段加入水质特征先验信息，通过STN对输入时序数据进行空间变换和特征校准，以帮助编码器理解深层次的溶解氧序列；采用蜣螂算法DBO对STN-Informer预测模型中的注意力机制参数进行优化，利用寻优获得最佳的Query权重矩阵、Key权重矩阵、Value权重矩阵；使用监督学习，将标注好的训练集数据输入到STN-Informer中，训练预测模型；最后使用验证集对模型进行测试评分和优化； S3、数据预测：基于训练并优化后的模型输出未来时段的溶解氧浓度预测值； 所述STN-Informer模型包括以下模块： a.空间变换网络STN：其包括定位网络LocalizationNetwork和网格生成器GridGenerator，所述定位网络用于定位序列特征片段，所述网格生成器则用于生成采样网络； b.改进的Informer编码器：将STN输出的校准序列经一维卷积层映射为高维特征矩阵，并与时间特征编码结合，完成时序编码；所述时间特征编码包括标记嵌入TokenEmbedding和时间戳嵌入TimeFeatureEmbedding。

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