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龙图腾网恭喜福建漳发生态科技有限公司申请的专利基于深度学习的污水处理效果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：CN119416066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202510018754.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于深度学习的污水处理效果预测方法及系统是由陈杰;王东;刘筱昱;蔡安宾;王宇菲;邱家佳;姚少波设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的污水处理效果预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的污水处理效果预测方法及系统，方法包括数据采集、数据预处理、处理效果预测模型构建、超参数优化和污水处理效果预测。本发明涉及污水处理数据预测技术领域，具体是指基于深度学习的污水处理效果预测方法及系统，本发明通过数据采集得到污水处理原始数据；采用数据清洗、数据标注、数据编码、数据归一化和数据集分割的数据预处理方法；采用改进时空注意图卷积模型进行污水处理效果预测，能够有效提取时序数据中的关键时序特征和污水处理过程中涉及的复杂空间关系；采用狩猎优化算法优化模型超参数，能够在处理多变量且时空特征复杂的污水处理数据时，对参数空间进行有针对性的探索。

本发明授权基于深度学习的污水处理效果预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的污水处理效果预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集，通过数据采集，得到污水处理原始数据集，所述污水处理原始数据集，具体包括历史处理数据集和当前处理数据集；步骤S2：数据预处理，对采集到的污水处理原始数据进行预处理，得到待预测数据集、效果预测训练集和效果预测测试集；步骤S3：处理效果预测模型构建，具体为构建改进时空注意图卷积模型，得到处理效果预测模型；步骤S4：超参数优化，具体为采用狩猎优化算法进行超参数优化，得到优化后的处理效果预测模型；步骤S5：污水处理效果预测，具体为采用优化后的处理效果预测模型进行对污水处理效果的预测，得到污水处理效果等级参考数据；在步骤S3中，所述处理效果预测模型构建，用于构建污水处理效果预测所需的模型，具体为构建改进时空注意图卷积模型，所述改进时空注意图卷积模型，具体包括门控时间卷积模块、图卷积模块、快速注意力模块、掩蔽多头注意力模块、融合模块和输出模块；所述掩蔽多头注意力模块，用于基于掩蔽多头注意力机制处理图卷积模块的输出，构建掩蔽多头注意力模块，步骤包括：步骤S341：计算每个头部的查询、键和值，所用公式如下： ；式中，表示掩蔽多头注意力模块的第a个头部的查询，表示掩蔽多头注意力模块的第a个头部的键，表示掩蔽多头注意力模块的第a个头部的值，表示掩蔽多头注意力模块的输入，表示掩蔽多头注意力模块的第a个头部的查询变换权重矩阵，表示掩蔽多头注意力模块的第a个头部的键变换权重矩阵，表示掩蔽多头注意力模块的第a个头部的值变换权重矩阵；步骤S342：构建掩蔽后的注意力得分矩阵，所用公式如下： ；式中，Ma表示掩蔽后的注意力得分矩阵，Mk表示掩蔽矩阵，表示掩蔽后的注意力得分矩阵第a行第b列的元素，表示掩蔽矩阵第a行第b列的元素，表示掩蔽多头注意力模块的第b个头部的键，表示掩蔽多头注意力模块的键的维度；步骤S343：计算掩蔽多头注意力模块的输出，所用公式如下： ；式中，表示掩蔽多头注意力模块第a个头部的输出，A表示头部总数，表示掩蔽多头注意力模块的第b个头部的值，表示掩蔽多头注意力模块的输出，表示拼接函数，表示掩蔽多头注意力模块第一个头部的输出，表示掩蔽多头注意力模块第二个头部的输出，表示掩蔽多头注意力模块第A个头部的输出；步骤S344：掩蔽多头注意力模块构建，具体为通过所述计算每个头部的查询、键和值、所述构建掩蔽后的注意力得分矩阵与计算掩蔽多头注意力模块的输出，进行掩蔽多头注意力模块的构建，得到掩蔽多头注意力模块。

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