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龙图腾网获悉水利部水利水电规划设计总院;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利一种工业用水定额贝叶斯网络不确定性建模与修正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：CN120995854B 。

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：202511099630.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种工业用水定额贝叶斯网络不确定性建模与修正方法是由颜冰;邢西刚;王慧杰;李恩;黄昌硕;杨军飞;邹心怡;宋秋波;张晓浩;刘为锋设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业用水定额贝叶斯网络不确定性建模与修正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业用水定额贝叶斯网络不确定性建模与修正方法，涉及工业用水技术领域。包括：获取工业用水定额的历史数据和实时监测数据，得到工业用水数据集；对获取的工业用水数据集进行预处理；采用混合学习算法构建贝叶斯网络拓扑；采用马尔可夫链蒙特卡洛方法对贝叶斯网络中的参数进行训练，得到训练好的网络参数；基于贝叶斯网络，输出用水定额的概率分布；通过实时数据同化更新贝叶斯网络节点状态，动态预测用水需求。本发明采用贝叶斯网络整合历史数据和实时监测信息，量化用水定额的不确定性，通过概率推理动态修正模型参数，适应工业过程变化，减少预测误差，提高节水措施的鲁棒性和可靠性。

本发明授权一种工业用水定额贝叶斯网络不确定性建模与修正方法在权利要求书中公布了：1.一种工业用水定额贝叶斯网络不确定性建模与修正方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取数据：获取工业用水定额的历史数据和实时监测数据，得到工业用水数据集； S2.数据预处理：对获取的工业用水数据集进行预处理； S3.贝叶斯网络结构学习：采用混合学习算法构建贝叶斯网络拓扑； S4.网络训练：采用马尔可夫链蒙特卡洛方法对贝叶斯网络中的参数进行训练，得到训练好的网络参数； S5.不确定性量化：基于贝叶斯网络，输出用水定额的概率分布； S6.动态修正：通过实时数据同化更新贝叶斯网络节点状态，动态预测用水需求； S3中基于领域知识约束的PC算法和贪婪搜索构建贝叶斯网络拓扑； 领域知识约束的PC算法的具体内容为： 输入：计算变量间条件互信息；使用工业显著性水平α=0.01进行独立性检验；边定向时保留领域知识确定的强关系； 输出：领域知识约束的PC算法得到的初始网络结构； 贪婪搜索的具体内容为： 输入：领域知识约束的PC算法得到的初始网络结构、工业用水数据集、和领域知识约束，领域知识约束包括禁止反向因果、强制关键连接； 输出：优化后的贝叶斯网络结构和各边的权重与置信度。

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水利部水利水电规划设计总院;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，其通讯地址为：100000 北京市西城区六铺炕4号院1号楼；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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