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龙图腾网恭喜生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心申请的专利基于机器学习的生态环境动态监测系统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：CN119493983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510072012.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于机器学习的生态环境动态监测系统是由陈娟;杜平;杨宾;张云慧;于靖靖;霍汉鑫;郭明达设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的生态环境动态监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的生态环境动态监测系统，涉及人工智能技术领域；传感器监测部分、特征提取与映射部分、支持向量分析与决策部分和预测风险评估部分；所述传感器监测部分，包括样本生态区域传感器组和目标生态区域传感器组；所述样本生态区域传感器组包括多个相同的样本传感器组；所述目标生态区域传感器组仅包括一个与样本传感器组相同的目标传感器组；所述特征提取与映射部分，用于得到映射特征；构建动力学系统状态重构方程；所述支持向量分析与决策部分，用于构建最优的支持向量预测控制器；所述预测风险评估部分，根据预测判断值，判断是否需要进行生态环境预警。本发明实现了生态环境的全面监测、精准建模和智能预警。

本发明授权基于机器学习的生态环境动态监测系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的生态环境动态监测系统，其特征在于，所述系统包括：传感器监测部分、特征提取与映射部分、支持向量分析与决策部分和预测风险评估部分；所述传感器监测部分，包括样本生态区域传感器组和目标生态区域传感器组；所述样本生态区域传感器组包括多个相同的样本传感器组，每个样本传感器组均实时获取样本生态区域的空气数据、水质数据和土壤数据，组成传感器数据向量；所述目标生态区域传感器组仅包括一个与样本传感器组相同的目标传感器组，实时获取样本生态区域的空气数据、水质数据和土壤数据，组成一个目标数据向量；所述特征提取与映射部分，用于对所有样本传感器组在当前时间以前获取到的传感器数据向量进行基于核函数的交叉映射，得到映射特征；基于映射特征，构建动力学系统状态重构方程，以模拟目标生态区域的变化，求解动力学系统状态重构方程，得到状态变化向量；所述支持向量分析与决策部分，用于将状态变化向量作为输入值，构建基于支持向量机的李雅普诺夫函数，并对李雅普诺夫函数的值进行熵值动态演化分析，得到熵演化函数；结合状态变化向量和熵演化函数，再根据熵演化函数，构建最优的支持向量预测控制器；所述预测风险评估部分，用于将目标数据向量作为输入向量，输入到最优的支持向量预测控制器中，生成预测判断值，根据预测判断值，判断是否需要进行生态环境预警；通过如下公式，对所有样本传感器组在当前时间以前获取到的传感器数据向量进行基于核函数的交叉映射，得到映射特征： ；其中，为映射特征；表示第个样本传感器组与第个样本传感器组之间的距离；为样本传感器组的数量；和均为整数下标索引；为第个样本传感器组在时间获取到的传感器数据向量；为第个样本传感器组在时间获取到的传感器数据向量；为希尔伯特-施密特算子；每个传感器数据向量由三个子分量向量组成，分别为：对应水质数据的水分量向量，对应空气数据的空气分量向量，对应土壤数据的土壤分量向量；通过如下公式，构建动力学系统状态重构方程： ；其中，为状态变化向量；为散度算子；为拉普拉斯算子；为的行列式；为的迹；为空气污染扩散系数，，为玻尔兹曼常数，为温度，为空气粘度，为样本生态区域的短径；为水污染扩散系数，取值范围为到；为到；为时间获取到的所有传感器数据向量的均值向量的空气分量向量；为时间获取到的所有传感器数据向量的均值向量的水分量向量；为时间获取到的所有传感器数据向量的均值向量的土壤分量向量。

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