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龙图腾网获悉威海玄机电子科技有限公司申请的专利一种基于大数据的空气环境污染度检测系统及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：CN120102792B 。

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：202510224565.6，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权一种基于大数据的空气环境污染度检测系统及方法是由孟德威;李斯翰;张水文;林洁;曲阳;倪平设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的空气环境污染度检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于空气污染检测技术领域，具体涉及一种基于大数据的空气环境污染度检测系统及方法。该发明通过对多源环境数据进行挖掘与分析，实现了对空气环境污染度的检测与预警，在确定监控区域内的污染综合指数时，采用了动态权重分配策略，从而有效提高了污染综合指数的计算精度，提高了空气质量监测的准确性和及时性，另外，通过构建时空关联矩阵和计算关联性强度系数，本发明能够自动识别异常类型之间的关联性，为应急响应提供了科学依据，同时，本发明提出的双模态预警机制，能够区分瞬时异常和常态化异常，避免了因误报或漏报导致的资源浪费和应急响应不及时的问题，保证了空气质量监测的连续性和稳定性。

本发明授权一种基于大数据的空气环境污染度检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的空气环境污染度检测方法，其特征在于：包括： 通过分布式传感器网络采集目标区域的多源环境数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NOx、O3的浓度值，以及温度、湿度、风速、风向参数； 对多源环境数据进行预处理，包括滑动窗口滤波、ARIMA缺失值填补； 依据预处理后的多源环境数据对监控区域内的污染综合指数进行计算，并依据污染综合指数确定监控区域内环境的空气质量状态，其中，所述空气质量状态包括正常状态和异常状态； 建立包含瞬时异常与常态化异常的双模态预警机制，通过关联性强度系数实现异常类型之间关联性的自动判别，并根据不同的异常类型匹配对应的应急响应预案； 其中，所述依据预处理后的多源环境数据对监控区域内的污染综合指数进行计算的步骤，包括： 在监控区域内设置多个监测点，并采集各个监测点下的污染指标的污染物浓度，且同步记录为第一特征参数； 获取所述第一特征参数在各个监测点下的占比，并记录为第二特征参数，再依据所述第二特征参数确定各个污染指标的初始权重； 对各个污染指标的初始权重进行修正与融合处理，得到各个污染指标的动态权重； 对各个监测点下，污染指标的动态权重和污染浓度进行汇总运算，得到监控区域内的污染综合指数； 所述污染指标包括正向指标和负向指标，所述正向指标与污染指标的浓度呈正相关，所述负向指标与污染物的浓度呈负相关； 通过预设的归一化函数，对正向指标和负向指标进行归一化处理，并将归一化的结果输出为第一特征参数； 归一化函数的表达式为：； 式中，表示第一特征参数，表示第种污染物在第个监测点下的原始浓度值，表示第种污染物在所有监测点中的最小浓度值，表示第种污染物在所有监测点中的最大浓度值； 在对正向指标和负向指标进行归一化处理之后，便可对第一特征参数在各个监测点下的占比进行计算，得到第二特征参数，其计算公式为： ； 式中，表示第种污染物在第监测点下的占比，表示监测点总数； 在第二特征参数输出之后，再引入预设的初始权重测算函数进行计算各个污染指标的初始权重，其中，初始权重测算函数的表达式为： ； 式中，表示污染指标的初始权重，表示污染物种类数； 在污染指标的初始权重输出之后，构建参考序列和比较序列，其中，参考序列中为各种污染物浓度的标准值（具体可参考污染物国际根值），而比较序列则为污染物浓度的实测值，基于此，引入预设的关联系数测算函数来计算各个监测点的关联系数，以此作为权重修正的依据，其中，关联系数测算函数的表达式为： ； 式中，表示第个监测点的关联系数，表示分辨系数（常数值，通常取0.5）； 最后计算依据上述的关联系数来计算各个污染指标的修正权重，修正权重的计算公式为： ； 式中，表示污染指标的修正权重； 污染指标的修正权重输出之后，还会对其进行动态融合，以此输出最终的动态权重，其融合公式为： ； 式中，表示融合后的动态权重，为主导系数（常数值）； 最后，将汇总各个监测点下污染指标的动态权重和污染浓度数据，通过运算得到监控区域内的污染综合指数，其中，污染综合指数的计算公式为： ； 式中，表示污染综合指数，表示污染物浓度的实测值，表示污染物浓度的标准值。

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