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龙图腾网获悉河海大学;浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院)申请的专利水质预测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：CN120745892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510719518.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权水质预测方法是由佘冬立;潘永春;向涛;肖梦华;徐彬冰;陈卫连;杨大明;李丽;胡照威设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本水质预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水质预测技术领域，具体涉及水质预测方法。获取目标区域水质对应的预设历史时长的历史水质监测数据；将历史水质监测数据输入至预设水质预测模型，输出目标区域水质对应的未来预设时长的未来水质预测数据。预设水质预测模型利用历史水质监测数据中的规律和趋势，对未来预设时长的水质进行预测。这使得相关部门或人员能够提前了解目标区域水质在未来的可能变化情况，为水资源的管理和保护提供了前瞻性的信息。基于未来水质预测数据，确定目标区域水质对应的当前污染等级，并输出相应处理措施。这有助于及时掌握水质情况，以便采取相应的措施来保护水资源和生态环境。提供了一种计算过程简单，且预测准确性较高的水质预测方法。

本发明授权水质预测方法在权利要求书中公布了：1.一种水质预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域水质对应的预设历史时长的历史水质监测数据； 将所述历史水质监测数据输入至预设水质预测模型，输出所述目标区域水质对应的未来预设时长的未来水质预测数据； 基于所述未来水质预测数据，确定所述目标区域水质对应的当前污染等级，并输出相应处理措施； 其中，所述预设水质预测模型包括长期时间依赖模型、短期时间动态模型、特征融合网络以及胶囊网络，所述将所述历史水质监测数据输入至预设水质预测模型，输出所述目标区域水质对应的未来预设时长的未来水质预测数据，包括： 将所述历史水质监测数据输入至所述长期时间依赖模型，输出长期时间依赖特征； 将所述历史水质监测数据输入至所述短期时间动态模型，输出短期时间动态特征； 基于所述特征融合网络对所述长期时间依赖特征和所述短期时间动态特征进行融合，生成目标融合特征； 将所述目标融合特征输入至所述胶囊网络，对所述目标融合特征进行特征提取，输出目标特征向量； 基于所述目标特征向量，输出所述目标区域水质对应的所述未来水质预测数据； 其中，所述基于所述特征融合网络对所述长期时间依赖特征和所述短期时间动态特征进行融合，生成目标融合特征，包括： 将所述长期时间依赖特征和所述短期时间动态特征均输入至多个特征提取分支；各所述特征提取分支中卷积核的尺寸大小不同； 针对各所述特征提取分支，对所述长期时间依赖特征和所述短期时间动态特征进行卷积操作，并进行自注意力计算，输出初始分支特征； 对各所述初始分支特征进行特征增强处理，生成目标分支特征； 对各所述目标分支特征进行融合处理，生成初始融合特征； 对所述初始融合特征进行特征筛选，得到所述目标融合特征； 其中，所述将所述目标融合特征输入至所述胶囊网络，对所述目标融合特征进行特征提取，输出目标特征向量，包括： 基于所述胶囊网络中的可变形卷积核对所述目标融合特征进行可变形卷积操作，生成多个特征图； 基于各所述特征图，构建初级胶囊； 基于预设非线性函数，对各所述初级胶囊进行非线性变换，生成非线性向量； 基于动态路由机制，将各所述非线性向量转换为目标输入向量； 将所述目标输入向量传递至所述胶囊网络中的高级胶囊； 所述高级胶囊对所述目标输入向量进行非线性变换，输出所述目标特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河海大学;浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院)，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区西康路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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