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龙图腾网获悉北京航空航天大学;华北水利水电大学申请的专利一种基于混合机器学习模型的水质溶解氧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：CN119829944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202411899947.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于混合机器学习模型的水质溶解氧预测方法是由高阳;朱齐亮;余雪婷;赵亮;宋波;闫晓敏;靳文超设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合机器学习模型的水质溶解氧预测方法在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了一种基于混合机器学习模型的水质溶解氧预测方法。该方法的具体实施方式包括：对水质检测传感器得到的原始溶解氧数据序列进行预处理，以生成预处理后溶解氧数据序列；对预处理后溶解氧数据序列进行分解处理，以生成多个本征模态函数和一个残余部分；将所生成的各个本征模态函数输入至预先训练的水质溶解氧预测模型中，得到本征模态函数预测结果组；将本征模态函数预测结果组中的各个本征模态函数预测结果进行加权相加处理，以生成最终水质溶解氧预测结果。该实施方式精确的监测了水体中的溶解氧。

本发明授权一种基于混合机器学习模型的水质溶解氧预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合机器学习模型的水质溶解氧预测方法，包括： 对水质检测传感器得到的原始溶解氧数据序列进行预处理，以生成预处理后溶解氧数据序列； 对所述预处理后溶解氧数据序列进行分解处理，以生成至少一个本征模态函数和一个残余部分； 将所生成的各个本征模态函数输入至预先训练的水质溶解氧预测模型中，得到本征模态函数预测结果组； 将所述本征模态函数预测结果组中的各个本征模态函数预测结果进行非线性加权相加处理，以生成最终预测结果； 其中，所述将所生成的各个本征模态函数输入至预先训练的水质溶解氧预测模型中，得到本征模态函数预测结果组，包括： 将所述各个本征模态函数输入至水质溶解氧预测模型包括的长短期记忆网络层，得到隐藏特征状态组； 将所述隐藏特征状态组输入至卷积神经网络层，得到特征图组，其中，，表示特征图，表示卷积神经网络层的激活函数，表示卷积核的权重向量，表示卷积核的偏移量，其中，经过长短期记忆网络层的计算，得到每个时间步当前的隐藏状态，每个的形状为batch_size，features，表示该时间步的特征信息，所有时间步的输出集合得到输出： ， ， 其中，表示长短期记忆网络层，表示当前时间步的输入，表示前一时间步的隐藏状态，表示前一时间步的细胞状态，表示在每个时间步生成的隐藏状态的集合，其形状为batch_size，T，features，其中，T是时间步的总数； 将所述特征图组输入至自注意力机制层，得到注意力特征组，其中，，表示注意力特征，表示键的维度，表示查询矩阵，表示键矩阵，表示值矩阵，表示转置； 将所述注意力特征组进行拉平处理，以生成拉平后注意力特征组，其中，，用于将多维数组转化为一维数组，表示注意力特征； 将所述拉平后注意力特征组输入至全连接层，得到本征模态函数预测结果组，其中，，表示本征模态函数预测结果，表示ReLU系列激活函数，表示全连接层的权重，表示偏置项，用于进行线性变换； 将所生成的各个本征模态函数预测结果组合为本征模态函数预测结果组。

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北京航空航天大学;华北水利水电大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37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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