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龍圖騰網獲悉中南大學申請的專利基于時空克里金神經網絡的PM2.5數據時空插值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：CN120372409B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510852290.0，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于時空克里金神經網絡的PM2.5數據時空插值方法是由鄧敏;劉恩博;諶愷祺設計研發完成，并于2025-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于時空克里金神經網絡的PM2.5數據時空插值方法在說明書摘要公布了：本發明實施例中提供了一種基于時空克里金神經網絡的PM2.5數據時空插值方法，屬于數據處理技術領域，具體包括：收集時空監測點數據；根據PM2.5濃度劃分時空采樣點和未采樣點集合；將時空監測點的屬性映射至高維空間，得到屬性表征向量；將時間、空間信息映射至高維空間，得到時間和空間表征向量；基于屬性、時間和空間表征向量，設計時空協方差網絡，擬合采樣點和未采樣點的協方差矩陣；設計時空趨勢元網絡擬合非平穩時空趨勢關系，得到時空采樣點和未采樣點的趨勢特征矩陣；基于協方差矩陣和趨勢特征矩陣，使用時空克里金方程估算未采樣點的PM2.5濃度；優化模型并實現數據插值預測。通過本發明的方案，提高了插值精度。

本發明授權基于時空克里金神經網絡的PM2.5數據時空插值方法在權利要求書中公布了：1.一種基于時空克里金神經網絡的PM2.5數據時空插值方法，其特征在于，包括： 步驟1，收集研究區域內空氣質量監測站在預設時間范圍內共計個時空監測點數據，其中，每個時空監測點數據包括其對應的空間信息、時間信息和屬性特征； 步驟2，根據屬性特征內的PM2.5濃度監測值將個時空監測點數據劃分至時空采樣點集合和時空未采樣點集合； 步驟3，設計包含兩個網絡隱藏層的屬性表征編碼器，將所有時空監測點的屬性特征映射至高維隱空間，得到屬性表征向量； 步驟4，設計時間表征編碼器與空間表征編碼器，將時間信息與空間信息映射到高維隱空間，得到時間表征向量與空間表征向量； 步驟5，基于屬性表征向量、時間表征向量與空間表征向量，設計時空協方差網絡，擬合時空采樣點集合對應的第一時空協方差矩陣和時空未采樣點集合對應的第二時空協方差矩陣； 步驟6，基于時間表征向量與空間表征向量，設計時空趨勢元網絡，擬合非平穩時空趨勢關系，得到時空采樣點集合對應的第一時空趨勢特征矩陣和時空未采樣點集合對應的第二時空趨勢特征矩陣； 步驟7，基于第一時空協方差矩陣、第二時空協方差矩陣、第一時空趨勢特征矩陣和第二時空趨勢特征矩陣，根據基于地統計理論的時空克里金方程計算時空未采樣點的PM2.5濃度估計值； 步驟8，將時空采樣點集合按預設比例劃分為訓練集和驗證集，計算訓練集中PM2.5濃度監測值與PM2.5濃度估計值之間的誤差，并以最小化誤差為目標，通過循環迭代的方式更新模型中的可學習參數，當模型在驗證集中實現最小插值誤差時，得到目標模型對待處理數據進行插值。

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