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龙图腾网获悉清华大学申请的专利大气污染调控模型的训练方法、装置及预测方法、装置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：CN120412818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510554685.2，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权大气污染调控模型的训练方法、装置及预测方法、装置是由张强;耿冠楠;黄小猛;刘世淦;胡贺骏;刘晓东;肖清扬设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本大气污染调控模型的训练方法、装置及预测方法、装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种大气污染调控模型的训练方法、装置、大气污染信息预测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品，其中的训练方法包括：利用空气质量模型，根据气象条件信息和污染物排放样本，获得第一污染物预测信息；生成训练样本；利用大气污染调控模型，根据训练样本，获得第二污染物预测信息；根据第一污染物预测信息和第二污染物预测信息，确定模型损失函数，对大气污染调控模型进行调整处理。本公开能够进行对PM2.5等污染物的预测、污染物排放调控等，能够在保证准确预测污染物的基础上，显著降低对计算资源的需求，提升计算效率，能够提高对污染物预测的准确性，提升污染治理的科学性和精准性。

本发明授权大气污染调控模型的训练方法、装置及预测方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种大气污染调控模型的训练方法，包括： 利用空气质量模型，根据气象条件信息和污染物排放样本，获得第一污染物预测信息； 生成训练样本，其中，所述训练样本包括所述气象条件信息、所述污染物排放样本和历史状态的污染物信息，所述训练样本的标签为所述第一污染物预测信息； 利用大气污染调控模型，根据所述训练样本，获得第二污染物预测信息； 根据所述第一污染物预测信息和所述第二污染物预测信息，确定模型损失函数； 根据所述模型损失函数，对所述大气污染调控模型进行调整处理; 其中，所述大气污染调控模型包括3D卷积层、激活函数、残差模块、编码器、解码器和2D卷积层；利用所述3D卷积层对气象变量输入数据和排放变量数据进行3D空间特征提取；利用所述激活函数对所述3D卷积层的输出数据进行激活处理，通过所述残差模块在所述3D卷积层的输入端和输出端之间建立跳跃连接；利用所述编码器对所述激活函数的输出数据进行下采样并进行池化处理；利用所述解码器对所述编码器的输出数据进行上采样处理，所述编码器包括3D卷积层和池化层，所述解码器包括多个转置卷积层，所述2D卷积层的数量为多个，在所述编码器的各层与所述解码器的对应层之间，建立跳跃连接；利用所述2D卷积层，将所述编码器的输出数据进行处理，获得污染物特征信息。

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