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龙图腾网获悉天津师范大学;天津鹏升科技有限公司申请的专利一种基于时空特征的PM2.5预测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：CN120030339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510519360.0，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种基于时空特征的PM2.5预测方法及系统是由佟颖;薛延昭;吴嘉毅;文靖茗;刘衷博;孙鹏;惠小倩设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空特征的PM2.5预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大气污染物预测技术领域，具体公开了一种基于时空特征的PM2.5预测方法及系统，方法包括：获取目标站点和周边站点的大气污染物数据和气象数据；对周边站点的数据进行处理，然后与目标站点的数据拼接，得到待分析数据；对待分析数据进行归一化处理，将归一化后的时间序列数据分解为趋势特征和季节性特征，分别经过特征增强映射和线性预测，相加得到时间预测结果；根据归一化后的时间序列数据，利用互信息方法构建图结构，通过图注意力神经网络，得到空间预测结果；通过门控网络对两个预测结果进行动态融合，得到目标站点的PM2.5浓度的预测值。本发明显著提高了PM2.5在小时级别预测任务上的精度。

本发明授权一种基于时空特征的PM2.5预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空特征的PM2.5预测方法，其特征在于，包括： 获取目标站点和周边站点的大气污染物数据和气象数据； 利用主成分分析和地理距离加权对周边站点的大气污染物数据和气象数据进行处理，然后与目标站点的大气污染物数据和气象数据拼接，得到待分析数据； 地理距离加权的计算过程为： 计算目标站点与每个周边站点之间的地理距离； 将地理距离用作加权因子，采用反比权重策略，根据地理距离计算权重； 对每个周边站点的主成分分析结果按其权重进行加权求和，得到降维后的周边站点污染物和气象数据； 对待分析数据进行归一化处理，得到归一化后的时间序列数据； 将归一化后的时间序列数据分解为趋势特征和季节性特征，分别经过特征增强映射和线性预测，得到趋势成分预测结果和季节性成分预测结果，相加得到时间预测结果； 特征增强映射的计算公式为： 其中，表示输出张量，表示输入张量，表示权重矩阵，表示偏置矩阵，表示批量大小，表示时间步，表示输入通道维度，表示每个输入通道映射到的输出特征数量，c表示第c个维度； 的计算公式为： 其中，表示输入张量的序列长度，表示输出张量的序列长度，表示向下取整； 根据归一化后的时间序列数据，利用互信息方法构建PM2.5序列的图结构，通过图注意力神经网络，预测得到空间预测结果； 通过门控网络对时间预测结果和空间预测结果进行动态融合，经过反归一化处理，得到目标站点的PM2.5浓度的预测值。

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天津师范大学;天津鹏升科技有限公司，其通讯地址为：300380 天津市西青区宾水西道393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”。