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龍圖騰網獲悉中國海洋大學申請的專利一種臭氧濃度數據異常缺失的生成式插補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：CN119361007B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202411930473.1，技術領域涉及：G16C20/20；該發明授權一種臭氧濃度數據異常缺失的生成式插補方法是由牟亮亮;許艷;畢合春;畢素環;王師;丁香乾設計研發完成，并于2024-12-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種臭氧濃度數據異常缺失的生成式插補方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種臭氧濃度數據異常缺失的生成式插補方法，首先對臭氧數據進行時間序列分解，將分解后的季節分量、趨勢分量和剩余分量與空氣質量指數、空氣污染物其他五項指標、氣象實測數據等多源影響因子在時間維度上滑動拼接后作為Transformer模型的輸入序列，通過其學習引起臭氧濃度變化的狀態序列，以狀態序列作為擴散模型輸入序列的一部分，擴散模型通過學習添加和去除噪聲的隨機過程，從噪聲中重建臭氧濃度時間序列，實現對臭氧濃度數據異常缺失的高質量插補，從而確保臭氧污染監測數據的完整性和準確性。本發明結合了Transformer模型的序列處理能力和擴散模型的生成能力，能夠顯著提高缺失數據的插補性能。

本發明授權一種臭氧濃度數據異常缺失的生成式插補方法在權利要求書中公布了：1.一種臭氧濃度數據異常缺失的生成式插補方法，其特征在于，包括： S1，對臭氧濃度數據的時間序列進行分解得到分量數據；其中，分量數據包括季節分量、趨勢分量和剩余分量； S2，將分量數據與多源影響因子拼接為Transformer模型的輸入序列；其中，步驟S2包括對臭氧序列片段動態截取的步驟，包括： 配置分解窗口大小為Pe＝N，使p時刻的季節分量、趨勢分量和剩余分量是對{p-1，p-2,…p-N}時間段內的臭氧序列進行STL分解得到的；其中，Pe為季節周期參數；隨著時間的推移，分解窗口向后滑動，得到每個時刻的輸入序列X＝{x1,x2,…,xJ,Sv,Tv,Rv}，其中，xj為多源影響因子的實測數據；J為多源影響因子的維度；Sv,Tv,Rv分別為季節分量、趨勢分量和剩余分量； 步驟S2包括Transformer模型輸入數據序列構建的步驟，包括：將Transformer模型的輸入序列MP設定為缺失前后的數據： MP＝{Xp-L,…Xp-2，Xp-1，Xp，Xp+1，Xp+2,…Xp+L}； 其中，L表示在缺失序列前后所截取的數據長度，Xp為p時刻多源實測數據和三個分量的拼接特征序列； S3，采用Transformer模型提取臭氧濃度變化的狀態信息，所述狀態信息來源于臭氧序列缺失前后一段時間內的數據； S4，將狀態信息和臭氧濃度數據共同作為擴散模型的輸入，采用擴散模型對臭氧濃度數據進行生成式插補操作；其中，步驟S4的擴散過程采用； 進行； Z0為Transformer模型提取的狀態信息；αr＝1-βr，r是迭代步數；βr為第r步的方差；εr為正向過程第r步添加的噪聲，服從標準高斯分布；Yr為第r步輸出結果；生成過程采用： 進行；ε為正向過程添加的噪聲，服從標準高斯分布；在生成過程中εr使用神經網絡預測：εr≈εθYr,Z0,r,Yr作為生成過程的輸入，εθ為神經網絡預測的噪聲；Yr-1為第r-1步輸出結果。

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