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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于生成式数据增强的河道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：CN121145103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511685287.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于生成式数据增强的河道水质预测方法是由周永潮;郑越;张仪萍;张土乔设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成式数据增强的河道水质预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成式数据增强的河道水质预测方法，包括步骤：1在河道各监测断面布设自动水质监测站，采集多站点、多指标的历史水质数据，并结合气象驱动因子，按时间序列排序并预处理，构建标准化多维序列，获取实测样本；2基于条件变分自编码器建立水质时间序列生成模型，生成具有时空一致性的虚拟样本；3对步骤2生成的虚拟样本施加物理约束与分布一致性筛选，剔除不合理数据，得到高质量虚拟样本；4将高质量虚拟样本与实测样本合并形成增强数据集，并重新划分训练集、验证集与测试集；5基于增强数据集训练水质预测模型，输出未来多时距的水质指标预测结果。

本发明授权一种基于生成式数据增强的河道水质预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式数据增强的河道水质预测方法，其特征在于，包括步骤： 1在河道各监测断面布设自动水质监测站，采集多站点、多指标的历史水质数据，并结合气象驱动因子，按时间序列排序并预处理，构建标准化多维序列，获取实测样本； 2基于条件变分自编码器建立水质时间序列生成模型，生成具有时空一致性的虚拟样本；生成模型结构包括编码器、隐空间采样层与解码器三部分，生成模型输入为水质多指标时间序列及对应气象条件，其中t为时间，n为站点数量； 3对步骤2生成的虚拟样本施加物理约束与分布一致性筛选，剔除不合理数据，得到高质量虚拟样本：首先施加物理约束，步骤2生成的虚拟样本必须满足：DO0,0NH3-N20,0TP5；再采用KL散度与Wasserstein距离度量生成数据与真实数据分布差异，当差异超过阈值时剔除生成的虚拟样本； 4将高质量虚拟样本与实测样本合并形成增强数据集，并重新划分训练集、验证集与测试集； 5基于增强数据集训练水质预测模型，输出未来多时距的水质指标预测结果。

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浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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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