桂林电子科技大学许睿获国家专利权
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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利预测方法、训练方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114819289B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210348989.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权预测方法、训练方法、装置、电子设备及存储介质是由许睿;刘相阳;万航;李建设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本预测方法、训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种空气质量的预测方法、空气质量的预测装置、训练方法、电子设备以及存储介质。空气质量的预测方法包括：获取预定区域内的多个监测点在预定时间段的污染物数据和气象数据；对污染物数据和气象数据预处理，以生成污染物时序数据和气象时序数据；通过空气质量预测模型对污染物时序数据和气象时序数据进行处理，以得到目标监测点在目标时间段的预测结果；空气质量预测模型包括克里金插值模型和深度学习模型。如此，得到的空气质量预测结果较为准确。
本发明授权预测方法、训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种空气质量的预测方法，其特征在于，所述空气质量的预测方法包括： 获取预定区域内多个监测点在预定时间段的污染物数据和气象数据，所述气象数据包括大气温度、湿度、风速、气压、雨量和风向； 对所述污染物数据和气象数据预处理，以生成污染物时序数据和气象时序数据； 通过空气质量预测模型对所述污染物时序数据和所述气象时序数据进行处理，以得到目标监测点在目标时间段的预测结果；所述空气质量预测模型包括克里金插值模型和深度学习模型，所述深度学习模型由长短期记忆网络LSTM训练得到；包括： 通过所述克里金插值模型根据所述污染物时序数据得到每个所述监测点的污染物预测数据；根据所述污染物预测数据与所述污染物时序数据计算得到误差序列；将所述误差序列以及所述气象时序数据、所述目标监测点的污染物时序数据输入至所述深度学习模型进行处理，以得到半方差矩阵；将所述半方差矩阵作为所述克里金插值模型的半方差函数的拟合结果，以根据所述污染物时序数据重新以半方差矩阵为拟合结果重新进行克里金插值计算，得到所述目标监测点的在所述目标时间段内的预测结果。
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