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！

龙图腾网获悉新疆维吾尔自治区环境保护科学研究院申请的专利基于图神经网络的空气质量评估方法、装置、设备以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：CN119889502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202311404130.7，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于图神经网络的空气质量评估方法、装置、设备以及存储介质是由何静;祝婕;赵志刚;俞音;蔺尾燕;赵强;田世英设计研发完成，并于2023-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的空气质量评估方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请关于一种基于图神经网络的空气质量评估方法、装置、设备以及存储介质，属于环境监测技术领域，该方法包括：在获取到目标时间段内目标区域中各种空气的浓度数据后，将这些浓度数据处理为图数据，将图数据输入训练好的空气质量评估模型，得到目标时间段内目标区域的空气质量等级。上述方法中，通过使用图神经网络模型来处理模型中的数据关系，能够在快速评估指定区域的空气质量等级的基础上，提升预估空气质量等级的准确度。

本发明授权基于图神经网络的空气质量评估方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的空气质量评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标时间段内目标区域中的物联网设备采集到的空气浓度数据，所述空气浓度数据包括一氧化碳CO的时间序列浓度数据、二氧化氮NO2的时间序列浓度数据、臭氧O3的时间序列浓度数据以及PM2.5的时间序列浓度数据； 对所述空气浓度数据进行数据预处理，得到第一图数据和第二图数据，所述第一图数据用于表征所述目标时间段内每个时间点对应的空气中每种元素的浓度值，所述第二图数据用于表征所述目标时间段的多个时间点； 将所述第一图数据和所述第二图数据输入空气质量评估模型，所述空气质量评估模型是基于深度学习训练得到的图神经网络模型； 通过所述空气质量评估模型中的图数据传输层，对所述第一图数据和所述第二图数据分别进行数据聚合，得到所述第一图数据对应的第一聚合特征和所述第二图数据对应的第二聚合特征，所述第一聚合特征用于表征所述目标时间段内每个时间点对应的聚合空气浓度，所述第二聚合特征用于表征所述目标时间段内多个时间点之间的关联关系； 通过所述空气质量评估模型中的图卷积层，对所述第一聚合特征进行特征扩展，得到所述第一聚合特征的扩展特征，基于所述扩展特征，对所述第二聚合特征进行特征提取，得到所述第二聚合特征的特征向量； 通过所述空气质量评估模型中的人工神经网络层，对所述特征向量进行处理，输出所述目标时间段内所述目标区域的空气质量等级。

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新疆维吾尔自治区环境保护科学研究院，其通讯地址为：830011 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市新市区科学一街428号；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。