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龙图腾网获悉上海城市水资源开发利用国家工程中心有限公司申请的专利一种基于时空传输机理与代理模型的水体叶绿素a预测模型生成方法、装置及电子设备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：CN121483414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610008556.8，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种基于时空传输机理与代理模型的水体叶绿素a预测模型生成方法、装置及电子设备是由张午;陈蕾;姜巍巍;金磊设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空传输机理与代理模型的水体叶绿素a预测模型生成方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于时空传输机理与代理模型的水体叶绿素a预测模型生成方法、装置及电子设备，涉及水体成分分析预测领域，包括：确定从上游到下游传输的最优时滞及上游最优时滞叶绿素a浓度；基于设定流量阈值构建流量门控函数，并结合上游最优时滞叶绿素a浓度，生成流量门控特征；基于最优时滞及上游最优时滞叶绿素a浓度、流量门控特征，确定时空耦合特征集；基于时间序列预测代理模型计算全特征集中各个特征的重要度，递归消除重要度最低的特征，直至全特征集的特征数量降至预设值，得到最优特征子集；基于最优特征子集训练得到水体叶绿素a预测模型。本发明，提升了预测精度，同时为富营养化预警提供技术支撑。

本发明授权一种基于时空传输机理与代理模型的水体叶绿素a预测模型生成方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于时空传输机理与代理模型的水体叶绿素a预测模型生成方法，其特征在于，包括： 获取上游监测点的时空数据和下游监测点的时空数据，所述上游监测点的时空数据包括上游叶绿素a浓度，所述下游监测点的时空数据包括下游叶绿素a浓度； 基于所述上游叶绿素a浓度和所述下游叶绿素a浓度，确定从上游到下游传输的最优时滞及上游最优时滞叶绿素a浓度；其中，所述基于所述上游叶绿素a浓度和所述下游叶绿素a浓度，确定从上游到下游传输的最优时滞，包括：基于所述上游叶绿素a浓度和所述下游叶绿素a浓度，计算得到不同时滞下的Pearson相关系数；将使得所述Pearson相关系数的绝对值取得最大值的时滞，确定为所述最优时滞； 基于设定流量阈值构建流量门控函数，并结合所述上游最优时滞叶绿素a浓度，生成流量门控特征，包括： Fgatedt=Cupt-×G[Qt-] 其中，Fgatedt为流量门控特征，Cupt-为上游最优时滞叶绿素a浓度，Qt-为最优时滞下的设定流量阈值，GQ为流量门控函数； 基于所述最优时滞及上游最优时滞叶绿素a浓度、流量门控特征，确定时空耦合特征集； 构建生态机理特征、环境胁迫特征、时间周期特征、时序衍生特征，结合所述时空耦合特征集，形成全特征集； 基于时间序列预测代理模型计算所述全特征集中各个特征的重要度，递归消除重要度最低的特征，直至所述全特征集的特征数量降至预设值，得到最优特征子集；其中，所述基于时间序列预测代理模型计算所述全特征集中各个特征的重要度，包括： 其中，为所述全特征集中各个特征的重要度，L为均方误差损失函数，M为代理模型，Dval为验证集数据，期望E为样本平均值； 基于所述最优特征子集训练得到水体叶绿素a预测模型。

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