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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于多个大气超级站的城市细颗粒物溯源系统和方法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：CN120197072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510670671.7，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于多个大气超级站的城市细颗粒物溯源系统和方法是由周民锋;宋萍;汪顺义设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多个大气超级站的城市细颗粒物溯源系统和方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多个大气超级站的城市细颗粒物溯源系统和方法，涉及大气污染监测与溯源技术领域，该系统包括数据采集模块，用于通过多个大气超级站实时采集观测数据；数据预处理模块，用于对观测数据进行预处理；溯源模型构建模块，用于基于正定矩阵因子受体模型与随机森林算法构建溯源模型；实时协同溯源模块，用于将预处理数据输入到溯源模型中，并通过并行计算输出污染源贡献比例及区域排放权重，同时引入大气扩散模型动态修正溯源结果；结果展示与分析模块，用于基于WebGL的交互式可视化工具，通过动态饼图、3D柱状图展示溯源结果。本发明解决了传统方法的不足，为城市污染治理提供高效决策支持。

本发明授权一种基于多个大气超级站的城市细颗粒物溯源系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多个大气超级站的城市细颗粒物溯源系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于通过多个大气超级站实时采集观测数据，所述观测数包括细颗粒物浓度、化学成分及气象参数数据，所述大气超级站包括城市站、郊区站、区域站，根据城市规模、污染源分布、人口密度及地形地貌的加权评分模型进行布局； 数据预处理模块，用于对观测数据进行预处理； 溯源模型构建模块，用于基于正定矩阵因子受体模型与随机森林算法构建溯源模型，包括： 利用正定矩阵因子受体模型将观测到的细颗粒物中各化学组分的浓度矩阵Xm×n分解为Gm×p·Fp×n，其中p为污染源因子数，m为样本数，n为化学成分种类，Gm×p为因子贡献矩阵，Fp×n为因子谱矩阵； 通过Bootstrap重采样技术对正定矩阵因子受体模型进行迭代优化； 通过交叉验证选择最优污染源因子数p，使模型解释方差R2最大化且残差平方和Q最小化，满足|R2-Q|≤0.05； 利用随机森林算法结合知识图谱技术融合污染源时空分布、污染源排放特征及气象条件的先验知识，优化模型输入特征，并通过留一法与K折交叉验证联合评估模型性能，目标函数为： 其中，T为样本总数，yt为第t个样本的真实标签，为第t个样本的预测标签，λ为正则化系数，l为特征维度总数，βj为第j个特征的权重系数； 实时协同溯源模块，用于将预处理数据输入到溯源模型中，并通过并行计算输出污染源贡献比例及区域排放权重，同时引入大气扩散模型动态修正溯源结果； 结果展示与分析模块，用于基于WebGL的交互式可视化工具，通过动态饼图、3D柱状图展示溯源结果。

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