浙江清华长三角研究院郑炜获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江清华长三角研究院申请的专利一种基于模糊模型支持向量机的大气污染物时序浓度预测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：CN118824410B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202410829016.7，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于模糊模型支持向量机的大气污染物时序浓度预测方法是由郑炜;万梅;庞星龙;徐振麒;沈家辰设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于模糊模型支持向量机的大气污染物时序浓度预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于模糊模型支持向量机的大气污染物时序浓度预测方法，该方法包括：生成初始隶属函数加权去模糊器；得到初始模糊粒化数据集合；代入至支持向量机模型中初始化训练，联立去模糊器及支持向量机的超参数，并不断地进行调参和模型迭代，得到大气污染物时序浓度预测模型；最终得到预测的AQI空气污染等级结果。本发明方法不仅可以解决过拟合问题，实现学习样本的自动提取和优化，减少支持向量的数目，还能够自动根据历史数据构造的各种污染物浓度预测模型，通过算法自适应，有效提升了预测的准确性和实用性。
本发明授权一种基于模糊模型支持向量机的大气污染物时序浓度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊模型支持向量机的大气污染物时序浓度预测方法，其特征在于，包括： S1：采集历史大气污染物浓度数据，得到连续的时间序列污染物浓度数据； S2：对应不同AQI空气污染等级，将大气污染物浓度划分为不同的阈值区间，将该阈值区间作为模糊集合；代入至高斯模糊隶属度函数中，生成集合各阈值区间的初始隶属函数加权去模糊器； S3：将步骤S1的时间序列污染物浓度数据代入至步骤S2的隶属函数加权模糊器中，进行模糊粒化，得到由时间序列下各污染物浓度数据的初始模糊粒化数据集合； S4：将数据集合按照预设的时间段切割成若干组具有时间顺序的数据集，作为用于训练和验证的数据集，代入至支持向量机模型中进行初始化训练，并在初始化训练后进行调参和模型迭代，最终得到能够由上一时间段数据预测下一时刻AQI空气污染等级结果的大气污染物时序浓度预测模型； S5：采集上一时间段的时间序列污染物浓度数据，输入至预测模型中，得到下一时刻的AQI空气污染等级结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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