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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种流域水质预测方法、装置、设备及介质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：CN119884672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510379380.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种流域水质预测方法、装置、设备及介质是由陈晓红;周翱杰;胡东滨设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种流域水质预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种流域水质预测方法、装置、设备及介质，获取多个水质监测站点的历史水质监测数据输入构建的多指标水质预测模型，对多指标水质预测模型进行训练，得到训练后的多指标水质预测模型；将目标流域的历史水质监测数据输入训练后的多指标水质预测模型进行水质预测，得到目标流域的未来水质指标预测结果；多指标水质预测模型使用水质特征提取模块在时间和通道维度上分别捕获水质监测数据的波动趋势与不同水质指标间的潜在交互影响信息，通过加入时间特征提取模块将历史水质监测数据的时间戳进行编码后，分别给每个预测水质指标添加时间因素以增加模型捕获水质监测数据的时间波动趋势，提高模型的预测性能，进而提高了水质预测的精度。

本发明授权一种流域水质预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种流域水质预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取多个水质监测站点的历史水质监测数据，所述历史水质监测数据包括水质监测时间和历史水质数据； 步骤2，将所述历史水质监测数据输入构建的多指标水质预测模型，对所述多指标水质预测模型进行训练，得到训练后的多指标水质预测模型； 步骤3，将目标水质监测站点在目标流域获取的历史水质监测数据输入训练后的多指标水质预测模型进行水质预测，得到所述目标流域的未来水质指标预测结果； 所述多指标水质预测模型包括用于在时间维度和通道维度上进行信息融合的水质特征提取模块、用于为每个时间步的特征添加时间信息的时间特征提取模块、用于融合的全连接模块； 所述水质特征提取模块的输入端、所述时间特征提取模块的输入端均为所述多指标水质预测模型的输入端，所述水质特征提取模块的输出端、所述时间特征提取模块的输出端均与所述全连接模块的输入端连接，所述全连接模块的输出端为所述多指标水质预测模型的输出端； 所述水质特征提取模块由多个多层感知单元堆叠而成； 多个多层感知单元中第一个多层感知单元的输入端为所述水质特征提取模块的输入端； 多个多层感知单元中最后一个多层感知单元的输出端与所述全连接模块的输入端连接； 所述多层感知单元包括： 第一批量归一化层、第一多层感知层、第一Dropout层、第一残差连接层、第二批量归一化层、第二多层感知层、第二Dropout层、第二残差连接层； 所述第一批量归一化层的输入端为所述多层感知单元的输入端，且与所述第一残差连接层的第一输入端连接，所述第一批量归一化层的输出端与所述第一多层感知层的输入端连接，所述第一多层感知层的输出端与所述第一Dropout层的输入端连接，所述第一Dropout层的输出端分别与所述第一残差连接层的第二输入端连接，所述第一残差连接层的输出端与所述第二批量归一化层的输入端连接，所述第二批量归一化层的输出端与所述第二多层感知层的输入端连接，所述第二多层感知层的输出端与所述Dropout层的输入端连接，所述Dropout层的输出端、所述第一残差连接层的输出端均与所述第二残差连接层的输入端连接，所述第二残差连接层的输出端为所述多层感知单元的输出端，且与所述全连接模块的输入端连接。

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