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龙图腾网恭喜广东长天思源环保科技股份有限公司申请的专利一种基于多源数据的河涌水质时空预测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：CN114398423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202111674079.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于多源数据的河涌水质时空预测方法及系统是由叶效强;蒋鸿伟;谭成灶;胡晓辉;梁文智;李健森;吴君句;张广昕;骆大清设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的河涌水质时空预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明的目的在于提出一种基于多源数据的河涌水质时空预测方法及系统，其中基于多源数据的河涌水质时空预测方法包括步骤S1：定位的河涌类型为以生活污水为主导的河涌；步骤S2：选取河涌现有的固定监测站为中心监测站；步骤S3：建立河涌的空间坐标系；步骤S4：选取巡检设备巡航监测，获取水质分布情况；步骤S5：以温度，风速，日照、气压、湿度和降雨气象因素为特征指标，通过深度学习方法构建中心监测站的水质时间序列预测模型；步骤S6：根据巡检设备巡航监测数据，使用LSTM模型构建不同监测时段的中心监测站与任一空间坐标点的污染映射关系模型；步骤S7：结合水质时间序列预测模型与污染映射关系模型，对河涌任一监测点的水质进行时空预测。

本发明授权一种基于多源数据的河涌水质时空预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的河涌水质时空预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：定位的河涌类型为以生活污水为主导的河涌；步骤S2：选取河涌现有的固定监测站为中心监测站；步骤S3：建立河涌的空间坐标系，通过经度、纬度、深度建立空间坐标系，以反映河涌任一监测点；步骤S4：选取巡检设备巡航监测，获得各空间坐标系中任一监测点的水质分布情况；步骤S5：以温度，风速，日照、气压、湿度和降雨气象因素为特征指标，通过深度学习方法构建中心监测站的水质时间序列预测模型；步骤S6：根据巡检设备巡航监测数据，使用LSTM模型构建不同监测时段的中心监测站与任一空间坐标点的污染映射关系模型；步骤S7：结合水质时间序列预测模型与污染映射关系模型，对河涌任一监测点的水质进行时空预测；其中所述步骤S6的具体如下：步骤S61：获取中心监测站数据和巡航监测数据，并对数据完整性进行检查，补全报文缺失的时段，并将补全时段的监测值标记为NULL值，剔除缺失值NULL值、值不变、负值、超量程、低于0.3%分位数的极小值以及超出99.7%分位数的极大值不符合现场监测情况的显著异常值；步骤S62：将监测仪器处于故障期间、维修期间、超期限未校准时段、失控时段、有计划的维护保养、校准校验非正常监测时段的数据予以剔除，所述监测仪器为获取中心监测站数据的工具；步骤S63：对被剔除的数据以及缺失的数据采用均值插补法进行补充；步骤S64：构建污染映射关系模型，某一监测时间的中心监测站的中心监测站数据与待预测的监测点的经度、纬度、深度作为该监测时间的特征指标输入污染映射关系模型，通过LSTM模型构建该时段的水质空间映射关系模型为：，其中为中心监测站当前时刻的中心监测站数据，x、y、z分别表示监测点的经度、纬度、深度，所述污染映射关系模型输出为监测对象在某坐标中的水质分布情况数据；步骤S65：将收集到的中心监测站数据以及对应的气象因素作为第一训练数据、将水质分布情况数据、监测点的坐标、中心监测站数据作为第二训练数据；第一训练数据以及第二训练数据按3:1比例随机拆分训练集与测试集，使用tensorflow的keras构造LSTM模型训练框架，采用贝叶斯优化进行模型调参，并存储最优参数空间预测模型；最后，采用MAE、RMSE这2种度量方式来对预测结果进行评估，其中，，其中为真实数据，为通过模型得到的预测数据。

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