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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于时空克里金神经网络的PM2.5数据时空插值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：CN120372409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510852290.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于时空克里金神经网络的PM2.5数据时空插值方法是由邓敏;刘恩博;谌恺祺设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空克里金神经网络的PM2.5数据时空插值方法在说明书摘要公布了：本发明实施例中提供了一种基于时空克里金神经网络的PM2.5数据时空插值方法，属于数据处理技术领域，具体包括：收集时空监测点数据；根据PM2.5浓度划分时空采样点和未采样点集合；将时空监测点的属性映射至高维空间，得到属性表征向量；将时间、空间信息映射至高维空间，得到时间和空间表征向量；基于属性、时间和空间表征向量，设计时空协方差网络，拟合采样点和未采样点的协方差矩阵；设计时空趋势元网络拟合非平稳时空趋势关系，得到时空采样点和未采样点的趋势特征矩阵；基于协方差矩阵和趋势特征矩阵，使用时空克里金方程估算未采样点的PM2.5浓度；优化模型并实现数据插值预测。通过本发明的方案，提高了插值精度。

本发明授权基于时空克里金神经网络的PM2.5数据时空插值方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空克里金神经网络的PM2.5数据时空插值方法，其特征在于，包括： 步骤1，收集研究区域内空气质量监测站在预设时间范围内共计个时空监测点数据，其中，每个时空监测点数据包括其对应的空间信息、时间信息和属性特征； 步骤2，根据属性特征内的PM2.5浓度监测值将个时空监测点数据划分至时空采样点集合和时空未采样点集合； 步骤3，设计包含两个网络隐藏层的属性表征编码器，将所有时空监测点的属性特征映射至高维隐空间，得到属性表征向量； 步骤4，设计时间表征编码器与空间表征编码器，将时间信息与空间信息映射到高维隐空间，得到时间表征向量与空间表征向量； 步骤5，基于属性表征向量、时间表征向量与空间表征向量，设计时空协方差网络，拟合时空采样点集合对应的第一时空协方差矩阵和时空未采样点集合对应的第二时空协方差矩阵； 步骤6，基于时间表征向量与空间表征向量，设计时空趋势元网络，拟合非平稳时空趋势关系，得到时空采样点集合对应的第一时空趋势特征矩阵和时空未采样点集合对应的第二时空趋势特征矩阵； 步骤7，基于第一时空协方差矩阵、第二时空协方差矩阵、第一时空趋势特征矩阵和第二时空趋势特征矩阵，根据基于地统计理论的时空克里金方程计算时空未采样点的PM2.5浓度估计值； 步骤8，将时空采样点集合按预设比例划分为训练集和验证集，计算训练集中PM2.5浓度监测值与PM2.5浓度估计值之间的误差，并以最小化误差为目标，通过循环迭代的方式更新模型中的可学习参数，当模型在验证集中实现最小插值误差时，得到目标模型对待处理数据进行插值。

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