桂林電子科技大學許睿獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉桂林電子科技大學申請的專利預測方法、訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質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：CN114819289B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210348989.X，技術領域涉及：G06Q10/063；該發明授權預測方法、訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質是由許睿;劉相陽;萬航;李建設計研發完成，并于2022-04-01向國家知識產權局提交的專利申請。
本預測方法、訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種空氣質量的預測方法、空氣質量的預測裝置、訓練方法、電子設備以及存儲介質。空氣質量的預測方法包括：獲取預定區域內的多個監測點在預定時間段的污染物數據和氣象數據；對污染物數據和氣象數據預處理，以生成污染物時序數據和氣象時序數據；通過空氣質量預測模型對污染物時序數據和氣象時序數據進行處理，以得到目標監測點在目標時間段的預測結果；空氣質量預測模型包括克里金插值模型和深度學習模型。如此，得到的空氣質量預測結果較為準確。
本發明授權預測方法、訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種空氣質量的預測方法，其特征在于，所述空氣質量的預測方法包括： 獲取預定區域內多個監測點在預定時間段的污染物數據和氣象數據，所述氣象數據包括大氣溫度、濕度、風速、氣壓、雨量和風向； 對所述污染物數據和氣象數據預處理，以生成污染物時序數據和氣象時序數據； 通過空氣質量預測模型對所述污染物時序數據和所述氣象時序數據進行處理，以得到目標監測點在目標時間段的預測結果；所述空氣質量預測模型包括克里金插值模型和深度學習模型，所述深度學習模型由長短期記憶網絡LSTM訓練得到；包括： 通過所述克里金插值模型根據所述污染物時序數據得到每個所述監測點的污染物預測數據；根據所述污染物預測數據與所述污染物時序數據計算得到誤差序列；將所述誤差序列以及所述氣象時序數據、所述目標監測點的污染物時序數據輸入至所述深度學習模型進行處理，以得到半方差矩陣；將所述半方差矩陣作為所述克里金插值模型的半方差函數的擬合結果，以根據所述污染物時序數據重新以半方差矩陣為擬合結果重新進行克里金插值計算，得到所述目標監測點的在所述目標時間段內的預測結果。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人桂林電子科技大學，其通訊地址為：541000 廣西壯族自治區桂林市七星區金雞路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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