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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种面向数据不平衡的污水处理过程BOD₅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：CN118862955B 。

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：202410879303.9，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种面向数据不平衡的污水处理过程BOD₅预测方法是由熊伟丽;王佳宇设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向数据不平衡的污水处理过程BOD₅预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向数据不平衡的污水处理过程BOD5预测方法，属于污水处理技术领域。该方法将时空注意力机制嵌入Siamese网络中，从而更好地捕获过程变量之间的关系以及时间依赖关系，增强特征的表征能力；针对多模态污水处理过程中的数据不平衡问题，将深度TL机制引入该模型得到TL‑STSFE模型。充分利用源域中充足的过程数据进行模型训练，利用源域预训练模型的知识，有效地将学习到的特征迁移到目标域，具体的，在训练TL‑STSFE模型时，首先以晴天数据进行训练，训练完成后，冻结部分层，再以雨天和暴雨天数据对未冻结层进行训练以对网络参数进行微调。增强泛化能力的同时还解决了数据不平衡的目标领域建模问题。

本发明授权一种面向数据不平衡的污水处理过程BOD₅预测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向数据不平衡的污水处理过程BOD5预测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，采集晴天、雨天和暴雨天污水处理中的辅助变量和对应的BOD5值；步骤2，构建基于时空慢特征的迁移学习软测量模型TL-STSFE；步骤3，基于步骤1采集的污水处理中的辅助变量和对应的BOD5值构建训练集和测试集，并以晴天数据对步骤2构建的软测量模型TL-STSFE进行训练，训练完成后对软测量模型TL-STSFE的部分层进行冻结，再以雨天和暴雨天数据分别对未冻结层进行训练以实现对于网络参数的微调，得到最终训练好的分别用于雨天和暴雨天BOD5值预测的软测量模型TL-STSFE；步骤4，利用步骤3训练好的软测量模型TL-STSFE实现对于不同天气状况下污水BOD5的预测；所述软测量模型TL-STSFE包括两个相同的子网络，每个子网络包含一个编码器和一个解码器；编码器由一个空间注意力层、MLP、LSTM和时间注意力层组成；其中，空间注意力层用于提取输入变量之间的空间关系；MLP用于提取低级特征，LSTM用于提取高级特征；时间注意力层用于提取不同时刻间变量的时间关系，得到时空慢特征；解码器由一个LSTM、MLP组成，用于将时空慢特征重构为原始输入。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南大学，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。