河海大学;广东省水利水电科学研究院直伟获国家专利权
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龙图腾网获悉河海大学;广东省水利水电科学研究院申请的专利一种基于四元数时频多尺度的空间智能流域水文水质多变量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:CN120822194B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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:202511334431.6,技术领域涉及:G06F18/25;该发明授权一种基于四元数时频多尺度的空间智能流域水文水质多变量预测方法是由直伟;扈敬哲;李志勇;郭磊;廖永欣;谢亦欣;张静阅;米奥博;王阳阳;苏晓倩;周钰;姜大为;雪域;彭祉优;申言霞;汪钏;鲁春辉设计研发完成,并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于四元数时频多尺度的空间智能流域水文水质多变量预测方法在说明书摘要公布了:本发明公开一种基于四元数时频多尺度的空间智能流域水文水质多变量预测方法,包括:获取时空异质流域水文水质数据,表征流域内部及跨站点的时空耦合特征;对水文水质数据进行缺失值修复;构建时域–频域复合特征张量;将构建的时域–频域复合特征张量依次映射到四元数的实部和三虚部,以生成耦合的四元数特征表示;通过四元数融合层汇总多头输出,获得高维耦合特征表示;将高维耦合特征输入四元数Transformer解码器,经非线性映射及逐通道回归处理后,输出未来时段的水文水质多变量预测值。本发明方法可快速迁移至新流域或监测站点并保持高精度输出,为实时水资源调度、污染负荷管控与生态流量保障提供可靠、可扩展的智能决策依据。
本发明授权一种基于四元数时频多尺度的空间智能流域水文水质多变量预测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于四元数时频多尺度的空间智能流域水文水质多变量预测方法,其特征在于,步骤如下: S1:获取时空异质流域水文水质数据,包括水文水质观测数据、气象驱动数据及流域属性数据,以表征流域内部及跨站点的时空耦合特征; S2:对获取的时空异质流域水文水质数据进行缺失值修复;对原始序列和修复后的序列提取统计特征、时序模式及空间关联信息得到融合特征;并将融合特征按比例划分为训练集、验证集与测试集; S3:采用基于局部加权回归的季节性趋势分解方法对时空异质流域水文水质数据进行季节项分解、趋势项分解与残差提取,重构季节与趋势成分并保留高频残差,构建时域–频域复合特征张量,以融合多尺度动态信息; S4:对时域–频域复合特征张量进行四元数域映射,将步骤S3中构建的时域–频域复合特征张量依次映射到四元数的实部和三虚部,以生成耦合的四元数特征表示; S5:采用Hamilton乘积并行计算注意力权重,并通过四元数融合层汇总多头输出,获得高维耦合特征表示; S6:将步骤S5中获得的高维耦合特征输入四元数Transformer解码器,经非线性映射及逐通道回归处理后,输出未来时段的水文水质多变量预测值; 所述步骤S3具体包括: 采用基于局部加权回归的季节性趋势分解算法对时序数据进行季节-趋势分解,表达式如下: ; 其中,季节分量、趋势分量和余项分别由加权移动平均计算得到,计算表达式如下: ; ; 其中,为水文水质观测数据序列在时刻的观测值,与分别为季节和趋势分量的移动平均窗口长度,为季节周期长度,为趋势窗口相对于季节序列的偏移量,权重系数、作用于第个窗口点; 对季节分量执行快速傅里叶变换,仅保留累计贡献率≥90%的Top-频率及其相位,得到由时域与频域构成的复合特征张量,融合了多尺度动态信息; 所述步骤S5具体包括: S51:对任意查询-键四元数与,采用Hamilton乘积计算其四元数乘积,计算式如下: ; 其中,为查询四元数的实部,用于查询向量的标量特征;为键四元数的实部,用于承载键向量的标量特征;、与各自的虚部向量和构成了完整的四元数,用于旋转不变相似度评分; S52:在每个显著频率上构造映射,表达式如下: ; ; 其中,和为归一化后的位置索引,为对应序列的位置信息,和分别表示将查询和键通过单位四元数旋转编码到频率子空间中的表示,用于捕捉具有旋转不变性的跨频率相似性; 计算单头注意力权重,表达式如下: ; 其中,分别为查询、键、值的四元数嵌入矩阵,为保留的显著频率集合,为每个注意力头的维度,表示复共轭,通过四元数指数映射对每个频率的查询与键做旋转不变的实部相似度计算并经Softmax归一化后与相乘得到单头注意力输出; S53:设定个四元子空间注意力头,分别输出,其中每个注意力头,沿特征维度拼接得到: ; 最终输出通过线性映射生成: ; 其中,个注意力头各自输出在列上拼接成维度为的矩阵,再由线性映射矩阵投射回维,即得最终输出,获得高维耦合特征表示。
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