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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种臭氧浓度数据异常缺失的生成式插补方法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：CN119361007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411930473.1，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种臭氧浓度数据异常缺失的生成式插补方法是由牟亮亮;许艳;毕合春;毕素环;王师;丁香乾设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种臭氧浓度数据异常缺失的生成式插补方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种臭氧浓度数据异常缺失的生成式插补方法，首先对臭氧数据进行时间序列分解，将分解后的季节分量、趋势分量和剩余分量与空气质量指数、空气污染物其他五项指标、气象实测数据等多源影响因子在时间维度上滑动拼接后作为Transformer模型的输入序列，通过其学习引起臭氧浓度变化的状态序列，以状态序列作为扩散模型输入序列的一部分，扩散模型通过学习添加和去除噪声的随机过程，从噪声中重建臭氧浓度时间序列，实现对臭氧浓度数据异常缺失的高质量插补，从而确保臭氧污染监测数据的完整性和准确性。本发明结合了Transformer模型的序列处理能力和扩散模型的生成能力，能够显著提高缺失数据的插补性能。

本发明授权一种臭氧浓度数据异常缺失的生成式插补方法在权利要求书中公布了：1.一种臭氧浓度数据异常缺失的生成式插补方法，其特征在于，包括： S1，对臭氧浓度数据的时间序列进行分解得到分量数据；其中，分量数据包括季节分量、趋势分量和剩余分量； S2，将分量数据与多源影响因子拼接为Transformer模型的输入序列；其中，步骤S2包括对臭氧序列片段动态截取的步骤，包括： 配置分解窗口大小为Pe＝N，使p时刻的季节分量、趋势分量和剩余分量是对{p-1，p-2,…p-N}时间段内的臭氧序列进行STL分解得到的；其中，Pe为季节周期参数；随着时间的推移，分解窗口向后滑动，得到每个时刻的输入序列X＝{x1,x2,…,xJ,Sv,Tv,Rv}，其中，xj为多源影响因子的实测数据；J为多源影响因子的维度；Sv,Tv,Rv分别为季节分量、趋势分量和剩余分量； 步骤S2包括Transformer模型输入数据序列构建的步骤，包括：将Transformer模型的输入序列MP设定为缺失前后的数据： MP＝{Xp-L,…Xp-2，Xp-1，Xp，Xp+1，Xp+2,…Xp+L}； 其中，L表示在缺失序列前后所截取的数据长度，Xp为p时刻多源实测数据和三个分量的拼接特征序列； S3，采用Transformer模型提取臭氧浓度变化的状态信息，所述状态信息来源于臭氧序列缺失前后一段时间内的数据； S4，将状态信息和臭氧浓度数据共同作为扩散模型的输入，采用扩散模型对臭氧浓度数据进行生成式插补操作；其中，步骤S4的扩散过程采用； 进行； Z0为Transformer模型提取的状态信息；αr＝1-βr，r是迭代步数；βr为第r步的方差；εr为正向过程第r步添加的噪声，服从标准高斯分布；Yr为第r步输出结果；生成过程采用： 进行；ε为正向过程添加的噪声，服从标准高斯分布；在生成过程中εr使用神经网络预测：εr≈εθYr,Z0,r,Yr作为生成过程的输入，εθ为神经网络预测的噪声；Yr-1为第r-1步输出结果。

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