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龙图腾网获悉攀枝花学院申请的专利基于张量特征重构的工业废水排放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：CN115130770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210805469.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于张量特征重构的工业废水排放水质预测方法是由罗学刚;吕俊瑞;应镑;陈俊明设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于张量特征重构的工业废水排放水质预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业排污废水监测参数预测领域，具体涉及一种基于张量特征重构的工业废水排放水质预测方法，降低了水质预测时的相对误差，提升了预测的精度。技术方案包括：采集工厂废水排放口的水质指标数据，将采集的水质指标数据进行标准化处理，得到标准化处理后的水质指标数据Gt，利用块汉克尔矩阵将水质指标数据Gt沿时间方向与矩阵相乘，得到时间序列张量，将张量进行d阶差分计算,得到差分张量集合将差分张量集合利用低秩Tucker张量分解，通过张量ARIMA和低秩正则化约束构建Tucker张量分解目标函数，优化目标函数，通过张量ARIMA模型预测下一个时间点的核心张量根据得到下一个时间点的预测数据结果Gt+1。本发明适用于工业排污废水水质预测。

本发明授权基于张量特征重构的工业废水排放水质预测方法在权利要求书中公布了：1.基于张量特征重构的工业废水排放水质预测方法，其特征在于，包括： 步骤1、采集工厂废水排放口的水质指标数据； 步骤2、将采集的水质指标数据进行标准化处理，得到标准化处理后的水质指标数据，，利用块汉克尔矩阵将水质指标数据沿时间方向与矩阵相乘，得到时间序列张量，，N、V、M分别为历史数据量,采集向量数据的指标数,时间维度分割矩阵数量； 步骤3、将张量进行差分计算,得到差分张量集合，为差分算子； 步骤4、对差分张量集合进行低秩Tucker张量分解，通过张量ARIMA和低秩正则化约束构建Tucker张量分解目标函数： 步骤401、设置的值，随机产生一组矩阵组，通过Tucker分解联合正交因子矩阵，将投射到核心张量中，计算公式为： ，其中I为对角矩阵主对角线元素全为1，其余元素为0的单位矩阵； 步骤402、将线性ARIMA扩展到多维模型，转化为张量形式，利用其连接当前核心张量，以及计算出的核心张量，,…,,并计算序列误差，以及计算得到序列误差；含参数m,d,n的张量ARIMA模型描述为： ； 其中，和分别为AR和MA模型的参数； 步骤403、根据步骤401和步骤402的模型，结合核心张量的低秩，目标函数为： ； 步骤5、采用交替方向乘数法优化目标函数，将分解为,其中，代表分解后的核心张量，是三个正交因子矩阵，利用收敛性判定，迭代计算，获取和，并计算出每次迭代的误差； 步骤6、根据核心张量和迭代误差，通过张量ARIMA模型预测下一个时间点的核心张量； 步骤7、将核心张量与正交因子相乘，得到下一个时间点的张量，对张量进行逆Tucker分解操作以及逆差分操作，获得张量； 步骤8、将张量以时间维度展开构成矩阵，然后与块汉克尔逆矩阵相乘，得到下一个时间点的预测数据结果。

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