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龙图腾网恭喜中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心申请的专利地下水位动态监测的优化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：CN119416114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411500454.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权地下水位动态监测的优化方法是由王壮;程迟吉太;胡明;张凤娥设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本地下水位动态监测的优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地下水位动态监测的优化方法；包括以下步骤：在地下水监测区域内，均匀布设多个传感器，包括水压、温度、湿度多维参数监测；所述传感器之间通过无线网络形成网格化监测系统；将传感器阵列采集的多维度数据输入数据融合模块，利用数据融合算法对各项数据进行协同处理，滤除噪声和异常值；构建统一的水位变化模型，使不同参数的数据互相补充；定期根据历史数据和新的测量值，动态调整融合算法中的权重；在监测区域内，基于时间和空间的维度，构建地下水位变化的时空分析模型，挖掘出水位波动的周期性和规律性；采用包括ARIMA或LSTM的时序分析算法对历史水位数据进行趋势分析，生成短期和长期的水位预测。

本发明授权地下水位动态监测的优化方法在权利要求书中公布了：1.地下水位动态监测的优化方法，其特征在于包括以下步骤：S1、基于传感器阵列的地下水位监测：S1.1、在地下水监测区域内，均匀布设多个传感器，包括水压、温度、湿度多维参数监测；S1.2、所述传感器之间通过无线网络形成网格化监测系统；S2、多参数协同的地下水位数据融合：S2.1、将传感器阵列采集的多维度数据输入数据融合模块，利用数据融合算法对各项数据进行协同处理，滤除噪声和异常值；S2.2、构建统一的水位变化模型，使不同参数的数据互相补充；S2.3、定期根据历史数据和新的测量值，动态调整融合算法中的权重；S3、基于时空分析的地下水位变化趋势预测：S3.1、在监测区域内，基于时间和空间的维度，构建地下水位变化的时空分析模型，挖掘出水位波动的周期性和规律性；S3.2、采用包括ARIMA或LSTM的时序分析算法对历史水位数据进行趋势分析，生成短期和长期的水位预测；S3.3、动态调整时空分析模型参数，使适应包括季节性降水、地质变化的不同环境因素的变化；S4、基于动态反馈的地下水位异常监测和调整机制：S4.1、通过时空分析预测的水位数据设定动态阈值，监测实时对比实际数据与预测值，检测出异常波动；S4.2、使用反馈控制算法对异常情况进行即时调整，通过调整监测频率和范围，增加对异常区域的监测力度；所述时空分析模型构建方法包括：使用长短期记忆网络LSTM对历史水位数据和环境变量进行训练，捕捉时间序列的非线性动态特征，预测未来的水位变化；结合傅里叶变换，提取周期性特征，识别水位变化中的短期波动和长期趋势；挖掘水位变化的内在规律： 其中，为预测的未来水位变化值，表示在未来k个时间步后的水位预测结果；Xt为当前时刻的输入数据矩阵，包含所有监测点的历史水位数据；θ为LSTM模型的参数集合，包括权重和偏置；αt′表示输入特征的时间权重函数，反映在不同时间点特征的重要性；t′为时间步；gτ,β为时间相关的动态学习函数，描述水位变化的时间依赖性，参数β控制函数的形态和敏感度；通过对函数gτ,β的内部积分，捕捉水位的非线性变化趋势；通过外部积分，综合预测水位在k个时间步内的变化情况；傅里叶变换用于将时间域的水位变化转化为频域分析，识别水位波动的周期性特征P，形成短期和长期趋势的综合描述。

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