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龙图腾网恭喜北京建筑大学申请的专利一种基于三维决策的智能截流闸控制方法及系统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：CN119126559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411216994.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于三维决策的智能截流闸控制方法及系统是由张蕾;邢星;王一飞;袁冬海;陈醒;寇莹莹;崔渝齐设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维决策的智能截流闸控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维决策的智能截流闸控制方法及系统，涉及智能控制技术领域，具体步骤为：获取管道进水数据，并对所述管道进水数据进行预处理获得预处理数据；将所述预处理数据输入TransConv‑LSTM模型中，输出氨氮含量预测值；基于不确定模型获取所述氨氮含量预测值的不确定性分布；根据所述氨氮含量预测值、所述氨氮含量预测值的不确定性分布以及预设的闸门动作条件生成控制指令；基于所述控制指令控制截流闸动作。本发明不仅能够有效提升水质控制的精确性和可靠性，还能降低成本、保护数据隐私，并通过预测未来趋势来提前干预，从而实现更加高效和可持续的水资源管理。

本发明授权一种基于三维决策的智能截流闸控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于三维决策的智能截流闸控制方法，其特征在于，具体步骤为：获取管道进水数据，并对管道进水数据进行预处理获得预处理数据；将预处理数据输入TransConv-LSTM模型中，输出氨氮含量预测值；基于不确定模型获取氨氮含量预测值的不确定性分布；根据氨氮含量预测值、氨氮含量预测值的不确定性分布以及预设的闸门动作条件生成控制指令；基于控制指令控制截流闸动作；TransConv-LSTM模型的构建步骤为：基于TransConv模块和LSTM预测模块构建初始TransConv-LSTM模型；利用联邦学习算法对初始TransConv-LSTM模型进行迭代训练，获得TransConv-LSTM模型，其中，模型参数更新表达式为： 式中，是更新的模型参数；是上一轮迭代的全局模型参数；γ是学习率；αc是中心服务器对第c个分布式机器的权重；是第c个分布式机器在第t+1轮迭代后得到的本地模型的参数；ρβ是全局模型参数在更新中对于本地模型参数和之前全局模型参数的权重；wp是全局模型参数在更新过程中对于之前的全局模型参数和本地模型参数的权重比例；氨氮含量预测值的不确定性分布的获取步骤为：为TransConv-LSTM模型中的不确定变量定义概率分布；基于概率分布对不确定变量进行随机抽样，构建抽样数据集；根据抽样数据集利用TransConv-LSTM模型获得多个氨氮含量抽样预测值；根据多个氨氮含量抽样预测值生成氨氮含量预测值的不确定性分布。

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