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龙图腾网恭喜湖南亿康环保科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的低流量污水监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：CN119397485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202510000318.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于深度学习的低流量污水监测方法及系统是由刘勇;刘曼;常汉亭;卢星宇;舒昕桐设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的低流量污水监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的低流量污水监测方法及系统，包括：S1：实时采集原始污水数据并进行预处理，得到预处理后的污水数据；S2：结合预处理后的污水数据的均值与方差，生成特征增强数据；构建噪声分类器并对特征增强数据进行去噪，得到去噪后的污水数据；S3：构建基于注意力更新的门控循环单元，提取pH值特征、化学需氧量特征和氨氮特征；S4：进行氨氮波动特征提取，更新氨氮特征，对去噪后的污水数据中的氨氮数据进行修正；S5：对更新后的氨氮特征、pH值特征与化学需氧量特征，进行特征融合，判别是否有工业污水排放。本发明解决传统污水监测方法难以应对低流量污水污染成分浓度低且波动大带来的监测效果不佳的问题。

本发明授权一种基于深度学习的低流量污水监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的低流量污水监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采用pH值传感器、化学需氧量传感器与氨氮传感器，实时采集原始污水数据；剔除原始污水数据中的异常值，再进行归一化处理，得到预处理后的污水数据；S2：将预处理后的污水数据的均值与方差，输入到高斯分布概率密度函数以及泊松分布概率密度函数的随机数生成器中，生成高斯分布噪声数据、泊松分布噪声数据；通过多层感知机计算融合比例，并按照融合比例将高斯分布噪声数据、泊松分布噪声数据与预处理后的污水数据进行融合，得到特征增强数据；基于长短时记忆网络、多层感知机与注意力机制，构建噪声分类器，并利用噪声分类器剔除特征增强数据中的噪声数据，得到去噪后的污水数据；S3：构建基于注意力更新的门控循环单元，然后分别对去噪后的污水数据中的pH值、化学需氧量和氨氮数据进行特征提取，得到pH值特征、化学需氧量特征和氨氮特征；S4：根据去噪后的污水数据中的氨氮数据，进行氨氮波动特征提取，并与氨氮特征进行融合，得到更新后的氨氮特征；再根据更新后的氨氮特征，对去噪后的污水数据中的氨氮数据进行修正，得到修正后的氨氮数据；S5：对更新后的氨氮特征、pH值特征与化学需氧量特征，进行特征融合，得到融合后的特征；然后根据融合后的特征，判别是否有工业污水排放；将修正后的氨氮数据、去噪后的污水数据中的pH值与化学需氧量，作为数据报告中的检测指标。

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