基于KDE-VineCopula的黑臭水体富营养化风险评估方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明公开了一种基于KDE‑Vine Copula的黑臭水体富营养化风险评估方法，所述方法通过黑臭水体识别模型进行初步判别，利用SEaTH算法识别特征重要性，构建多维特征空间，根据最优支持向量原理对初步识别结果优化，利用径向基函数估计边缘分布，选取拟合效果最优Copula函数，构建Vine Copula树结构对黑臭水体富营养化风险进行评估。相较于原有参数法构建边缘分布，KDE不局限于任何分布的假设，能够最大化满足随机变量分布形式，即拟合效果更好。总体上，本发明的方法综合了多种水质参数构建富营养化风险评估模型，为水质状况评价提供了新途径。
《基于KDE-VineCopula的黑臭水体富营养化风险评估方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024118413182，当前法律状态为已下证，由长春工程学院提出申请，发明人为马晶;姚冠宇;邵亚璇;毕强;毛久常;赵世军，申请日期为2024-12-13，公开（公告）日期为2026-01-30，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/2415 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于KDE‑Vine Copula的黑臭水体富营养化风险评估方法，所述方法通过黑臭水体识别模型进行初步判别，利用SEaTH算法识别特征重要性，构建多维特征空间，根据最优支持向量原理对初步识别结果优化，利用径向基函数估计边缘分布，选取拟合效果最优Copula函数，构建Vine Copula树结构对黑臭水体富营养化风险进行评估。相较于原有参数法构建边缘分布，KDE不局限于任何分布的假设，能够最大化满足随机变量分布形式，即拟合效果更好。总体上，本发明的方法综合了多种水质参数构建富营养化风险评估模型，为水质状况评价提供了新途径。
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