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龙图腾网恭喜天津大学;煜环环境科技有限公司;生态环境部环境规划院申请的专利基于神经网络算法的地下水污染物生物降解数值模型中关键参数反演的方法、模型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：CN119558171B 。

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：202411478765.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于神经网络算法的地下水污染物生物降解数值模型中关键参数反演的方法、模型是由杨永奎;赵文;王语姝;耿宏志;赵林;佟雪娇;杨志清;赵丹;王凯霖设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络算法的地下水污染物生物降解数值模型中关键参数反演的方法、模型在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于神经网络算法的地下水污染物生物降解数值模型中关键参数反演的方法。数据进行预处理和精细化降维，处理高维多尺度数据；搭建物理信息神经网络框架下的多层神经网络架构，嵌入污染物自然衰减过程的相关反应方程，耦合生化反应机理和数据驱动模型；训练神经网络模型，计算训练过程中的误差，利用亚当优化算法提升反演结果的准确性；整合观测数据与模型预测结果，确定数值模型的最终参数设置，开展地下水损害实物量化；开展神经网络参数反演模型的比较验证，确保参数反演方法的可行性和准确性。本发明解决复杂地质条件下地下水污染的实物量化过程中难以精准反演生物降解数值模型关键参数的问题。

本发明授权基于神经网络算法的地下水污染物生物降解数值模型中关键参数反演的方法、模型在权利要求书中公布了：1.基于神经网络算法的地下水污染物生物降解数值模型中关键参数反演的方法，其特征在于，包括以下步骤：1通过对不同来源的输入数据进行预处理和精细化降维，有效处理高维多尺度数据；2搭建物理信息神经网络框架下的多层神经网络架构，嵌入污染物自然衰减过程的相关反应方程，耦合生化反应机理和数据驱动模型；3训练用于反演污染物生物降解数值模型关键参数的神经网络模型，计算训练过程中的误差，利用亚当优化算法提升反演结果的准确性；4整合观测数据与模型预测结果，确定数值模型的最终参数设置，开展地下水损害实物量化；所述步骤2搭建物理信息神经网络框架下的多层神经网络架构，嵌入污染物自然衰减过程的相关反应方程，耦合生化反应机理和数据驱动模型，具体如下：在物理信息神经网络框架内，基于卷积神经网络架构，构建地下水污染物降解机理与数据驱动模型相结合的神经网络参数反演模型；定义输入层和输出层，构建多层隐藏层的神经网络结构，捕捉模型参数在长时间尺度上的全局动态变化；设计一个综合损失函数，量化神经网络模型的输出结果与地下水数值模型间的差异，将污染物的生物降解相关方程以残差形式嵌入到损失函数中，实现反应机理与数据驱动的统一；所述步骤3训练用于反演污染物生物降解数值模型关键参数的神经网络模型，计算训练过程中的误差，利用亚当优化算法提升反演结果的准确性，具体如下：从输入层开始计算网络模型的输出，生成预测结果；用损失函数计算模型的损失值，通过最小化损失函数，调整网络输出和损失函数中的权重；从输出层开始计算损失函数关于输出的梯度，应用链式法则反向传递回每一层，选取亚当优化算法更新网络参数；监控训练过程中的损失函数值和性能指标，避免过拟合问题。

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