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龙图腾网获悉长江生态环保集团有限公司申请的专利一种基于长短期记忆阶跃序列的排水管网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：CN118298963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202410329175.0，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于长短期记忆阶跃序列的排水管网水质预测方法是由胡祖康;张俊;周小国;陈文然;汪雨恬;张德琴设计研发完成，并于2024-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于长短期记忆阶跃序列的排水管网水质预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于长短期记忆阶跃序列的排水管网水质预测方法，包括如下步骤：1准备排水管网水质预测输入数据和输出数据，对数据进行预处理；2构建基于长短期记忆阶跃序列的排水管网水质预测模型，对城市排水管网的水质进行预测；3对模型进行训练和测试，对模型参数进行设置，确保模型能够对排水管网的水质变化过程进行准确模拟；4对排水管网的水质变化过程进行模拟，对模型的预测性能进行评估；本发明可用于城市排水管网水质预测，提高排水管网水质的预测精度，对于改善城市水环境具有重要意义。

本发明授权一种基于长短期记忆阶跃序列的排水管网水质预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于长短期记忆阶跃序列的排水管网水质预测方法，其特征在于：包括如下步骤：（1）准备排水管网水质预测输入数据和输出数据，对数据进行预处理；（2）构建基于长短期记忆阶跃序列的排水管网水质预测模型，对城市排水管网的水质进行预测；（3）对模型进行训练和测试，对模型参数进行设置，确保模型能够对排水管网的水质变化过程进行准确模拟；（4）对排水管网的水质变化过程进行模拟，对模型的预测性能进行评估；所述步骤（1）具体如下：（1.1）选取排水管网水质预测的主要影响因子及决策变量，其中影响因子包括：土地面积、排水管直径、社会指标、水量指标、污水流量、流速和液位，预测模型的输出量选择能够反映排水管网水质变化特征的变量，包括：pH、温度、电导率、悬浮固体、BOD5、COD、NH4+-N、TN和TP；（1.2）根据预测模型的输入量的数据类型，将输入量分为数值影响因子和非数值影响因子；对于数值影响因子，则统一对各种类型输入数据进行标准化，然后作为预测模型的输入数据，对于非数值影响因子，则根据影响因子的实际属性，将各个输入变量转化为对应的数值，然后作为预测模型的输入数据；（1.3）在收集得到排水管网水质预测模型所有的输入数据和输出数据后，对数据的质量进行检查，采用滑动时间窗口对输入数据和输出数据中的缺失数据、错误数据进行替换，确保预测模型的输入数据和输出数据质量满足预测要求；所述步骤（2）具体如下：（2.1）构建基于长短期记忆网络的排水管网水质序列阶跃预测框架，该框架包含m个模型，用于实现m步排水管网水质预测；（2.2）采用排水管网水质序列阶跃预测框架中的第1个模型预测得到第1步超前排水管网水质，并作为第2、第3、…、第m步超前排水管网水质预测模型的输入，即排水管网水质序列阶跃预测框架中的第2个、第3个、…、第m个模型；（2.3）采用排水管网水质序列阶跃预测框架中的第i个模型预测得到第i步超前排水管网水质，1im，并作为第i+1、…、第m步超前排水管网水质预测模型的输入，即排水管网水质序列阶跃预测框架中的第i+1个、…、第m个模型；（2.4）采用排水管网水质序列阶跃预测框架中的第m个模型预测得到第m步超前排水管网水质；（2.5）结合步骤（2.2）-（2.4），通过m个模型预测得到m步超前排水管网水质预测数据。

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