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龙图腾网获悉阳光学院申请的专利一种基于多源数据融合室内空气质量指数AQI的预测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：CN121543030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610060993.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多源数据融合室内空气质量指数AQI的预测系统是由杨淑惠;潘津设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合室内空气质量指数AQI的预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及室内空气监测技术领域，公开了一种基于多源数据融合室内空气质量指数AQI的预测系统。该系统包括数据采集、特征提取、关系构建、核心筛选及预测五大模块。其中，数据采集模块从多异构数据源获取多维数据并整合为空气质量数据仓库；特征提取模块对数据仓库处理，生成空气质量特征矩阵；关系构建模块通过各维度关系图构建数据关系图谱；核心筛选模块提取特征向量、确定特征权重，结合图谱筛选核心特征序列；预测模块依据核心特征序列完成AQI预测。该系统依托多源数据融合与深度特征处理，优化核心特征筛选，可提升AQI预测效果，为室内空气质量调控提供参考，助力改善室内健康环境。

本发明授权一种基于多源数据融合室内空气质量指数AQI的预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合室内空气质量指数AQI的预测系统，其特征在于，所述系统包括： 数据采集模块，用于从多个异构数据源获取室内空气质量相关的多维数据，对所述多维数据进行数据整合，得到室内空气质量数据仓库； 特征提取模块，用于对所述室内空气质量数据仓库进行特征提取，得到室内空气质量特征矩阵； 关系构建模块，用于确定所述室内空气质量特征矩阵中每个维度的维度关系图，通过各个维度的维度关系图构建室内空气质量相关的数据关系图谱； 核心筛选模块，用于在所述室内空气质量特征矩阵中提取各个维度的空气质量特征向量，根据对应的空气质量特征向量确定各个维度的空气质量特征权重，基于所有的空气质量特征权重和所述数据关系图谱筛选出空气质量核心特征序列； 预测模块，用于依据所述空气质量核心特征序列进行室内空气质量指数AQI的预测； 所述关系构建模块中确定所述室内空气质量特征矩阵中每个维度的维度关系图具体包括： 在所述室内空气质量特征矩阵的所有维度中选定一个维度，获取选定维度的空气质量特征向量； 确定选定维度的空气质量特征向量中各个室内空气质量相关特征之间的特征相关度； 根据各个室内空气质量相关特征之间的特征相关度构建选定维度的维度关系图，进而得到所述室内空气质量特征矩阵中每个维度的维度关系图； 所述关系构建模块中通过各个维度的维度关系图构建室内空气质量相关的数据关系图谱具体包括： 确定各个维度的关键室内空气质量相关特征，进而确定各个关键室内空气质量相关特征之间的特征相关度； 根据各个关键室内空气质量相关特征之间的特征相关度将各个维度的维度关系图进行连接，进而得到室内空气质量相关的数据关系图谱； 所述核心筛选模块中根据对应的空气质量特征向量确定各个维度的空气质量特征权重具体包括： 获取每个维度的尺度因子； 对于各个维度的空气质量特征向量，获取空气质量特征向量中各个室内空气质量相关特征对应的权重； 通过各个室内空气质量相关特征对应的权重和对应的尺度因子确定所述空气质量特征向量对应维度的空气质量特征权重，进而得到各个维度的空气质量特征权重； 所述核心筛选模块中基于所有的空气质量特征权重和所述数据关系图谱筛选出空气质量核心特征序列具体包括： 对于所述室内空气质量特征矩阵中的各个室内空气质量相关特征，确定室内空气质量相关特征所处维度的空气质量特征权重； 在所述数据关系图谱中提取所述室内空气质量相关特征对应的所有特征相关度； 通过所述室内空气质量相关特征所处维度的空气质量特征权重和对应的所有特征相关度确定所述室内空气质量相关特征的空气质量核心指标，进而得到所述室内空气质量特征矩阵中各个室内空气质量相关特征的空气质量核心指标； 依据各个室内空气质量相关特征的空气质量核心指标筛选出所有的空气质量核心特征； 根据所有的空气质量核心特征构建空气质量核心特征序列。

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