买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉厦门新能汇聚智能科技有限公司申请的专利空气质量预测模型的建模方法、装置、设备和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：CN115295086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210931237.6，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权空气质量预测模型的建模方法、装置、设备和存储介质是由范荣春;李巍;张惠臻;范金海设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本空气质量预测模型的建模方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供空气质量预测模型的建模方法、装置、设备和存储介质，涉及空气质量预测技术领域。这种建模方法包含：S1、获取多种监测对象的监测数据。S2、对监测数据进行预处理，以消除监测数据中的异常数据。S3、根据预处理后的监测数据，计算各个监测对象之间的相关系数。S4、根据相关系数，对气象条件进行分类，并获得每种分类的气象代表。S5、根据相关系数和气象代表，从预处理后的监测数据中，获取各种污染物的特征集。S7、根据各种污染物的特征集，基于Informer深度学习模型，分别构建各种污染物的浓度预测模型。通过本发明的建模方法所构建的预测模型能够更加准确的预测各种污染物的浓度，从而计算得到更加准确的空气质量指数。

本发明授权空气质量预测模型的建模方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种空气质量预测模型的建模方法，其特征在于，包含： 获取多种监测对象的监测数据；其中，所述多种监测对象包括多种气象条件和多种污染物； 对所述监测数据进行预处理，以消除所述监测数据中的异常数据； 根据预处理后的监测数据，计算各个监测对象之间的相关系数； 根据所述相关系数，对所述气象条件进行分类，并获得每种分类的气象代表； 根据所述相关系数和所述气象代表，从预处理后的监测数据中，获取各种污染物的特征集； 根据所述各种污染物的特征集，基于Informer深度学习模型，分别构建各种污染物的浓度预测模型; 根据所述相关系数和所述气象代表，从预处理后的监测数据中，获取各种污染物的特征集，具体包括： 根据所述相关系数，分别获取各种污染物的强相关的气象代表和其它污染物； 从预处理后的监测数据中，获取强相关的气象代表和其它污染物的监测数据，从而获得获取各种污染物的特征集； 根据所述各种污染物的特征集，基于Informer深度学习模型，分别构建各种污染物的浓度预测模型之前，还包括： 获取当前监测点和相邻监测点之间的地理位置关系，并根据所述地理位置关系和预处理后的监测数据，构建相邻监测点对当前监测点的区域互相关因子； 获取当前监测点和相邻监测点之间的地理位置关系，并根据所述地理位置关系和预处理后的监测数据，构建相邻监测点对当前监测点的区域互相关因子，具体包括： 获取当前监测点和相邻监测点之间的地理位置关系； 根据所述地理位置关系，获取所述相邻监测点对当前监测点的距离和影响最大角度； 根据所述距离、所述影响最大角度和预处理后的监测数据，构建所述相邻监测点对当前监测点的区域互相关因子的计算模型；其中，所述多种气象条件包括风向和风速；所述计算模型为：式中，相邻监测点到当前监测点的距离，表示绝对坐标下的风向；表示风速、表示自然底数、表示所述影响最大角度； 根据所述各种污染物的特征集，基于Informer深度学习模型，分别构建各种污染物的浓度预测模型，具体包括： 根据所述各种污染物的特征集，以及相邻监测点对当前监测点的区域互相关因子，基于Informer深度学习模型，分别构建各种污染物的浓度预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门新能汇聚智能科技有限公司，其通讯地址为：361000 福建省厦门市软件园三期诚毅大街365号1901单元A部分；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。