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龍圖騰網恭喜廈門大學申請的專利一種面向高泥沙含量湖庫的區域營養鹽基準制定方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119831450B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510312876.8，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發明授權一種面向高泥沙含量湖庫的區域營養鹽基準制定方法是由梁中耀;林凌婧;陳能汪;舒雅琦;呂永龍設計研發完成，并于2025-03-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向高泥沙含量湖庫的區域營養鹽基準制定方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向高泥沙含量湖庫的區域營養鹽基準制定方法，包括以下步驟：S1、收集區域湖庫營養鹽、總懸浮顆粒物和目標指標相關的監測數據，構建區域湖庫營養鹽基準制定數據庫，用于建立營養鹽與目標指標之間的定量響應關系；S2、根據決策者的風險偏好或專家經驗，選擇特定的目標指標達標值和回歸分位數；S3、采用分位數回歸神經網絡模型建立目標指標與總氮、總磷和總懸浮顆粒物之間的非線性壓力?響應關系，并采用貝葉斯優化方法進行超參數優化；S4、對于特定湖庫，根據湖庫平均總懸浮顆粒濃度，給出特定的目標指標達標值和回歸分位數條件下的總氮和總磷的聯合營養鹽基準。

本發明授權一種面向高泥沙含量湖庫的區域營養鹽基準制定方法在權利要求書中公布了：1.一種面向高泥沙含量湖庫的區域營養鹽基準制定方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、收集區域湖庫營養鹽、總懸浮顆粒物和目標指標相關的監測數據，構建區域湖庫營養鹽基準制定數據庫，用于建立營養鹽與目標指標之間的定量響應關系；S2、根據決策者的風險偏好或專家經驗，選擇特定的目標指標達標值和回歸分位數；S3、采用分位數回歸神經網絡模型建立目標指標與總氮、總磷和總懸浮顆粒物之間的非線性壓力-響應關系，并采用貝葉斯優化方法進行超參數優化；步驟S3中構建分位數回歸神經網絡模型的具體過程為：S31、將區域湖庫營養鹽基準制定數據庫的數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集；S32、根據實際情況與數據規模，設計神經網絡架構，包括輸入層、隱藏層和輸出層；S33、確定需要優化的超參數及超參數的取值范圍，超參數包括學習率、批大小、網絡層數和神經元數量；采用貝葉斯優化方法，通過構建代理模型用于近似真實的目標函數，并利用采集函數在超參數空間中進行高效搜索，找到最佳的超參數組合；在優化過程中，不斷使用驗證集評估代理模型的性能，并根據評估結果更新代理模型；S34、利用訓練集訓練分位數回歸神經網絡模型，在訓練過程中，使用驗證集數據輸入分位數回歸神經網絡模型，根據驗證集上的表現，調整分位數回歸神經網絡模型的超參數，當驗證集上的性能達到最佳時，記錄下此時的超參數組合；S35、應用步驟S34得到的最佳超參數組合，使用測試集評估訓練好的分位數回歸神經網絡模型的性能，并根據分位數回歸神經網絡模型的預測結果，分析總氮、總磷和總懸浮顆粒物環境參數對目標指標的影響程度；S4、對于特定湖庫，根據湖庫平均總懸浮顆粒濃度，給出特定的目標指標達標值和回歸分位數條件下的總氮和總磷的聯合營養鹽基準；步驟S4的具體過程為：S41、根據步驟S2最終確定的目標指標達標值和回歸分位數，計算高泥沙含量湖庫的平均總懸浮顆粒濃度；S42、利用訓練好的分位數回歸神經網絡模型，通過迭代搜索方法尋找在給定目標指標達標值和回歸分位數下特定湖庫的總氮值和總磷值；S43、將總氮和總磷的濃度值生成等高線圖，獲得總氮和總磷的聯合營養鹽基準，用于直觀展示特定高泥沙含量湖庫在不同總氮和總磷水平下，目標指標達到目標值的區域。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廈門大學，其通訊地址為：361000 福建省廈門市思明南路422號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。