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龙图腾网获悉上海粲高教育设备有限公司申请的专利一种空气质量监测预警方法及系统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：CN120831461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511324029.X，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权一种空气质量监测预警方法及系统是由潘玮;周莅新;周小燕;张伟设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空气质量监测预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种空气质量监测预警方法及系统，涉及空气监测预警技术领域；本发明通过依据空间坐标划分监测区域并赋予唯一ID，按预设周期同步采集室外和室内涵盖多种关键指标的多维环境数据，结合预设异常检测机制动态标识核心指标，保证了数据的全面性以及监测的针对性与准确性；计算核心指标浓度变化率和梯度差值以分析室外与室内监测区域间空气流动方向，为准确预测提供依据；利用构建的预测模型，能更好捕捉空气质量变化规律和趋势，提高预测准确性；最终通过模型预估下一周期室内核心指标浓度变化并生成预估结果表，与预警阈值区段对比划分预警等级，可及时发现潜在问题并提供及时准确的预警信息，有效保障室内空气质量安全。

本发明授权一种空气质量监测预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种空气质量监测预警方法，其特征在于，所述预警方法包括以下步骤： S1、基于空间坐标将所有的监测区域划分为室外监测区域和室内监测区域，并按预设周期同步采集室外多维环境数据和室内多维环境数据； S2、通过预设的异常检测机制动态标识多维环境数据中的核心指标，并计算所有监测区域中核心指标的浓度变化率以及梯度差值； S3、基于各监测区域核心指标的浓度梯度差值，分析室外监测区域与室内监测区域之间的空气流动方向； S4、获取历史周期各监测区域中核心指标的浓度变化率、梯度差值以及空气流动方向，采用机器学习模型训练以构建预测模型； S5、通过预测模型预估下一周期内室内监测区域中核心指标的浓度，输出室内监测区域的预估结果； S6、将各室内监测区域的预估结果分别与预设的预警阈值区段对比，通过判断室内监测区域所归属的预警阈值区段，划分室内监测区域的预警等级； 所述浓度变化率为：当前周期核心指标与上一周期核心指标的差值比率；梯度差值为：同一周期内，室外监测区域核心指标浓度与室内监测区域核心指标浓度的差值。

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