买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜厦门大学申请的专利一种面向高泥沙含量湖库的区域营养盐基准制定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：CN119831450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510312876.8，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种面向高泥沙含量湖库的区域营养盐基准制定方法是由梁中耀;林凌婧;陈能汪;舒雅琦;吕永龙设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向高泥沙含量湖库的区域营养盐基准制定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向高泥沙含量湖库的区域营养盐基准制定方法，包括以下步骤：S1、收集区域湖库营养盐、总悬浮颗粒物和目标指标相关的监测数据，构建区域湖库营养盐基准制定数据库，用于建立营养盐与目标指标之间的定量响应关系；S2、根据决策者的风险偏好或专家经验，选择特定的目标指标达标值和回归分位数；S3、采用分位数回归神经网络模型建立目标指标与总氮、总磷和总悬浮颗粒物之间的非线性压力‑响应关系，并采用贝叶斯优化方法进行超参数优化；S4、对于特定湖库，根据湖库平均总悬浮颗粒浓度，给出特定的目标指标达标值和回归分位数条件下的总氮和总磷的联合营养盐基准。

本发明授权一种面向高泥沙含量湖库的区域营养盐基准制定方法在权利要求书中公布了：1.一种面向高泥沙含量湖库的区域营养盐基准制定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集区域湖库营养盐、总悬浮颗粒物和目标指标相关的监测数据，构建区域湖库营养盐基准制定数据库，用于建立营养盐与目标指标之间的定量响应关系；S2、根据决策者的风险偏好或专家经验，选择特定的目标指标达标值和回归分位数；S3、采用分位数回归神经网络模型建立目标指标与总氮、总磷和总悬浮颗粒物之间的非线性压力-响应关系，并采用贝叶斯优化方法进行超参数优化；步骤S3中构建分位数回归神经网络模型的具体过程为：S31、将区域湖库营养盐基准制定数据库的数据集划分为训练集、验证集和测试集；S32、根据实际情况与数据规模，设计神经网络架构，包括输入层、隐藏层和输出层；S33、确定需要优化的超参数及超参数的取值范围，超参数包括学习率、批大小、网络层数和神经元数量；采用贝叶斯优化方法，通过构建代理模型用于近似真实的目标函数，并利用采集函数在超参数空间中进行高效搜索，找到最佳的超参数组合；在优化过程中，不断使用验证集评估代理模型的性能，并根据评估结果更新代理模型；S34、利用训练集训练分位数回归神经网络模型，在训练过程中，使用验证集数据输入分位数回归神经网络模型，根据验证集上的表现，调整分位数回归神经网络模型的超参数，当验证集上的性能达到最佳时，记录下此时的超参数组合；S35、应用步骤S34得到的最佳超参数组合，使用测试集评估训练好的分位数回归神经网络模型的性能，并根据分位数回归神经网络模型的预测结果，分析总氮、总磷和总悬浮颗粒物环境参数对目标指标的影响程度；S4、对于特定湖库，根据湖库平均总悬浮颗粒浓度，给出特定的目标指标达标值和回归分位数条件下的总氮和总磷的联合营养盐基准；步骤S4的具体过程为：S41、根据步骤S2最终确定的目标指标达标值和回归分位数，计算高泥沙含量湖库的平均总悬浮颗粒浓度；S42、利用训练好的分位数回归神经网络模型，通过迭代搜索方法寻找在给定目标指标达标值和回归分位数下特定湖库的总氮值和总磷值；S43、将总氮和总磷的浓度值生成等高线图，获得总氮和总磷的联合营养盐基准，用于直观展示特定高泥沙含量湖库在不同总氮和总磷水平下，目标指标达到目标值的区域。

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厦门大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422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”。