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基于参数迁移的水质预测方法

📄 申请号：CN202210108885.1 📄 发布日：2026/08/26

著录项目信息

申请日

2022-01-28

公开号

CN114493017B

公开日

2024-07-16

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法迁移学习时间序列预测

应用场景

地表水水质监测, 饮用水源地监测, 污水处理, 智慧水务, 水环境管理

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摘要

基于参数迁移的水质预测方法，根据水域中目标监测站的水质信息与多个临近监测站的水质信息，分别建立基于RVFL的目标监测站水质预测模型与多个基于RVFL的临近监测站水质预测模型，使用目标监测站水质训练集和临近监测站水质训练集分别训练模型；根据训练得到的目标监测站和临近监测站模型参数，进行模型之间的参数迁移，得到迁移后的目标监测站水质预测模型；使用迁移后的目标监测站水质预测模型进行水质预测，并进行加权平均，得到最终水质预测结果。本方法将参数迁移运用到水质预测中，对目标监测站水质预测模型和临近监测站水质预测模型中共享的参数进行迁移，有效利用了目标监测站与临近监测站水质信息间的非线性关联，提升了水质预测精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于SAW的紫外光电探测器

当前第 / 件

一种面向联邦学习的用户调度和资源分配方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：7 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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