发明申请审查中CN122986329A

一种基于时序解耦与可解释机器学习的污水管网外水入侵量化溯源方法

申请人宁波市城市排水有限公司申请日 2026-07-16公开日 2026-10-27

著录项目

公开（公告）号CN122986329A	申请号CN202611059627.3	专利类型发明专利
状态在审	国家或地区CN	申请人宁波市城市排水有限公司
分类号G06F18/20(2023.01), G06F18/10(2023.01), G06F18/213(2023.01), G06F18/2433(2023.01), G06N5/045(2023.01), G06N20/00(2019.01), G06F18/27(2023.01), G06N20/20(2019.01), G06Q10/0639(2023.01), G06N5/04(2023.01), G06Q50/06(2024.01), G06F123/02(2023.01)	申请日2026-07-16	公开日2026-10-27
发布日期2026-10-27	文档 ID84635777411300006	源数据页码89
专利语言zh

摘要

本发明涉及污水管网监测技术领域，公开了一种基于时序解耦与可解释机器学习的污水管网外水入侵量化溯源方法，包括如下步骤：S1采集多源水力、水质与环境数据并完成预处理，构建多维特征空间；S2采用时序分解算法重构动态旱天基线，计算得到外水入侵总量序列；S3结合质量平衡原理量化外水比例，通过双源示踪模型解耦两类外水组分；S4构建集成学习模型拟合运行状态，结合可解释框架完成外水驱动溯源与验证。本发明通过时序分解算法重构动态旱天基线结合水质水量响应校验，能够改善传统静态基线的僵化适配问题，提升外水入侵总量量化的精准度，有效解耦居民生活污水排放规律与多源环境因子驱动的外水叠加效应。

附图

附图 1

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