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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种气体浓度计算方法、装置、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：CN113758890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202110947723.2，技术领域涉及：G01N21/3504；该发明授权一种气体浓度计算方法、装置、设备及存储介质是由王雪;强振峰设计研发完成，并于2021-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种气体浓度计算方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及数据处理领域，具体涉及一种气体浓度计算方法、装置、设备及存储介质，旨在准确检测气体的浓度。所述方法包括：通过气体浓度传感器端采集数据，并计算得到传感器端气体浓度计算值，同时将所述处理后的时序数据传输至边缘端；通过边缘端上的气体浓度预测模型，计算得到边缘端的气体浓度预测值，通过云端上的气体浓度预测模型，计算得到云端的气体浓度预测值；将所述传感器端气体浓度计算值、所述边缘端气体浓度预测值和所述云端气体浓度预测值进行融合，得到真实气体浓度。

本发明授权一种气体浓度计算方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种气体浓度计算方法，所述方法包括： 通过气体浓度传感器端采集待检测气体的相关时序数据，对所述时序数据进行处理，得到处理后的时序数据，所述时序数据包括：吸光度、风速、风向、温度、湿度和气压的时序数据，所述气体浓度传感器设置于待检测气体的生成环境中； 根据所述处理后的时序数据进行气体浓度计算，得到传感器端气体浓度计算值，同时将所述处理后的时序数据传输至边缘端； 通过所述边缘端对所述处理后的时序数据进行归一化处理，得到归一化的数据，所述边缘端设置于所述气体浓度传感器附近； 将所述归一化的数据输入所述边缘端上的气体浓度预测模型中，得到边缘端的气体浓度预测值，同时将所述归一化的数据传输至云端，所述边缘端上的气体浓度预测模型为LSTM模型； 将所述归一化的数据输入所述云端上的气体浓度预测模型中，得到云端的气体浓度预测值，所述云端上的气体浓度预测模型为根据气体在空间中的扩散规律进行改进后的TCN模型，所述TCN模型的卷积核大小随所述待检测气体的生成环境中的风速进行自适应调整，一个时刻的卷积核大小与所述待检测气体生成环境中该时刻的风速成反比； 通过所述云端上的真实气体浓度预测模型，根据训练得到的各个浓度值所占的权重，将所述传感器端气体浓度计算值、所述边缘端气体浓度预测值和所述云端气体浓度预测值进行融合，得到真实气体浓度，所述权重表征了所述传感器端气体浓度计算值、所述边缘端气体浓度预测值和所述云端气体浓度预测值对于所述真实气体浓度计算的权重。

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