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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利城镇供水管网短期需水量预测方法、装置、设备及介质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：CN121257814B 。

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：202511337475.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权城镇供水管网短期需水量预测方法、装置、设备及介质是由王琦;陈宗杰;关毓健;刘立凡;周倩倩;赵志伟设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本城镇供水管网短期需水量预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种城镇供水管网短期需水量预测方法、装置、设备及介质，方法包括：对样本数据集进行预处理，根据K个样本数据点的对应变量的平均值确定缺失数据点相对应的缺失值之后，以确定最大最小值归一化处理后的样本数据集；按照预设样本维度计算确定样本数据集的均值以及方差，并引入可学习的仿射参数动态调整特征分布；按照预设时间块大小以及预设步长进行分块划分，以确定样本数据集的时间块数量；将样本数据集按照时间块数量划分为多个样本数据点子集，将多个样本数据点子集输入至已训练至收敛状态的短期需水量预测模型，以确定城镇供水管网在目标期间内的短期需水量。本申请能够避免因短期需水量激增带来的供应不足或浪费现象。

本发明授权城镇供水管网短期需水量预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种城镇供水管网短期需水量预测方法，其特征在于，包括： 响应城镇供水管网短期需水量预测指令，获取样本数据集，其中，所述样本数据集表征由多个样本数据点所构建的时间序列数据，每个样本数据点表征预设时间周期内每小时的城市需水量以及主要驱动因子的历史数据，所述主要驱动因子包括温度、降雨量、风速、湿度以及节假日信息； 对所述样本数据集进行预处理，采用K近邻插值法去除所述数据集中的缺失数据点，通过距离测量识别所述样本数据集中空间相似的K个样本数据点，根据所述K个样本数据点的对应变量的平均值确定所述缺失数据点相对应的缺失值之后，对所述样本数据集进行最大最小值归一化处理，以确定最大最小值归一化处理后的样本数据集； 对所述最大最小值归一化处理后的样本数据集进行实例归一化处理，按照预设样本维度计算确定所述样本数据集的均值以及方差，并引入可学习的仿射参数动态调整特征分布，以确定实例归一化处理后的样本数据集； 按照预设时间块大小以及预设步长对所述实例归一化处理后的样本数据集进行分块划分，以确定所述样本数据集的时间块数量，其包括：获取样本数据集相对应的输入序列长度；确定预设时间块大小以及预设步长，计算确定所述输入序列长度与所述预设时间块大小之间的第二差值，计算确定所述第二差值与所述预设步长之间的第二比值；计算确定所述第二比值与数值二之间的第一和值，将所述第一和值作为所述样本数据点子集相对应的输入序列长度；其中，所述预设时间块大小等于所述预设步长或所述预设时间块大小大于所述预设步长； 将所述样本数据集按照所述时间块数量划分为多个样本数据点子集，将所述多个样本数据点子集输入至已训练至收敛状态的短期需水量预测模型，以确定城镇供水管网在目标期间内的短期需水量，其包括：将所述多个样本数据点子集输入至已训练至收敛状态的短期需水量预测模型，输出待预测节假日期间短期需水量的归一化预测值；获取实例归一化关键参数，对所述归一化预测值进行逆实例归一化计算，以确定逆实例归一化后的实际需水量预测值；遍历短期需水量预测模型输出的所有归一化预测值，重复上述逆实例归一化计算的步骤，以确定城镇供水管网在目标期间内的短期需水量数据，以完成城镇供水管网短期需水量的预测。

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