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龙图腾网获悉生态环境部环境规划院申请的专利基于机器学习的污染排放预测方法及系统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：CN119940632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510028500.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于机器学习的污染排放预测方法及系统是由钟悦之;张鑫;王丽娟;王彦超;侯诗宇;唐倩;董远舟设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的污染排放预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的污染排放预测方法及系统，显著提升了污染排放预测的准确性和可靠性。该方法首先获取包含丰富先验知识的目标机器学习数据，并结合模型启用定义信息，生成用于模型更新的样例学习数据。通过利用这些样例数据对目标机器学习网络模型进行参数学习，使得所得污染排放预测模型能够更精准地对任意输入的污染排放数据进行预测，并生成相应的污染排放描述标签及标签引导知识数据。此过程不仅优化了模型的学习效率，还增强了模型对复杂污染排放模式的识别与预测能力，从而有助于环境污染监测、治理及决策。

本发明授权基于机器学习的污染排放预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的污染排放预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标机器学习网络模型的目标机器学习数据，所述目标机器学习数据包括：模板污染排放数据、相应模板污染排放数据的先验污染排放描述标签以及相应的标签引导知识数据，模板污染排放数据的先验污染排放描述标签是从在先定义的多个污染排放描述标签中选择的； 获取所述目标机器学习网络模型的模型启用定义信息；所述模型启用定义信息表征：基于所述多个污染排放描述标签对输入污染排放数据进行污染排放预测，并生成所述输入污染排放数据的污染排放描述标签和相应的标签引导知识数据； 依据所述模型启用定义信息和所述目标机器学习数据，生成用于更新所述目标机器学习网络模型的样例学习数据，所述目标机器学习数据中的模板污染排放数据作为输入污染排放数据配置于所述样例学习数据中； 依据所述样例学习数据对所述目标机器学习网络模型进行模型参数学习，并将完成模型参数学习的目标机器学习网络模型作为污染排放预测模型；所述污染排放预测模型用于对任意输入的污染排放数据进行污染排放预测，并生成相应的污染排放描述标签以及标签引导知识数据。

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