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龙图腾网恭喜生态环境部海河流域北海海域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心申请的专利集中连片的养殖户污水排放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：CN118916615B 。

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：202411201321.8，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权集中连片的养殖户污水排放方法是由宋爽;张浩;赵雅倩;高曼设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本集中连片的养殖户污水排放方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种集中连片的养殖户污水排放方法，属于污水处理技术领域，包括：确定集中连片的养殖区域中养殖池、污水排口和水质监测点位，并进行水质监测，得到各个水质监测点位的水质监测数据，通过基于LSTM‑AdaBoost的训练好的水质数据预测模型进行处理，得到预测水质数据；并利用AHP层次分析法计算预测水质数据的污染权重，确定各个养殖户的污水排放方式。本发明基于AdaBoost自适应算法，将若干个长短期记忆模型LSTM组合为一个强分类器，能够更加准确地对养殖废水进行水质监测数据的预测，并通过污染权重的分析，实现集中连片养殖户的废水排放管理，避免养殖废水超标排放问题，提高日常环境监管效率。

本发明授权集中连片的养殖户污水排放方法在权利要求书中公布了：1.一种集中连片的养殖户污水排放方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：确定集中连片的养殖区域中养殖池和污水排口，并在污水排口设置水质监测点位；S2：在水质监测点位进行水质监测，得到各个水质监测点位的水质监测数据；S3：根据水质监测数据，利用基于LSTM-AdaBoost的训练好的水质数据预测模型进行处理，得到预测水质数据；S4：根据预测水质数据，利用AHP层次分析法计算预测水质数据的污染权重；S5：根据污染权重，控制各个水质监测点位对应的养殖池的污水排放；所述S3中基于LSTM-AdaBoost的训练好的水质数据预测模型的具体训练步骤如下：A1：获取历史水质监测数据，并获取水质监测数据的污染物种类；A2：对历史水质监测数据进行预处理，得到预处理的历史水质监测数据；A3：将预处理的历史水质监测数据划分为训练集和测试集，并选取水质监测数据的污染物种类中的一种污染物作为目标污染物；A4：根据训练集和目标污染物，利用长短期记忆网络模型LSTM进行处理，得到预测水质监测数据和目标污染物预测数据；A5：计算预测水质监测数据和测试集水质监测数之间的误差，并判断是否小于设定的第一阈值，若是，得到训练好的长短期记忆网络模型LSTM，并进入A6，否则，对长短期记忆网络模型LSTM的参数进行调整优化，并返回A4；A6：计算目标污染物预测数据和测试集目标污染物数据之间的误差，并判断是否小于设定的第二阈值，若是，得到针对目标污染物预测的长短期记忆网络模型LSTM，并进入A7，否则，对长短期记忆网络模型LSTM的参数进行调整优化，并返回A4；A7：重复A3到A6，得到若干个针对不同目标污染物预测的长短期记忆网络模型LSTM；A8：将若干个针对不同目标污染物预测的长短期记忆网络模型LSTM定义为若干个弱分类器；A9：根据历史水质监测数据和AdaBoost自适应算法，将若干个弱分类器组合为强分类器，得到基于LSTM-AdaBoost的训练好的水质数据预测模型。

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