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龙图腾网获悉四川省天晟源信息技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的气体泄漏趋势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：CN121071749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511613212.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于深度学习的气体泄漏趋势预测方法及系统是由周慧;池辽;邹学科;姜远阳;余文广设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的气体泄漏趋势预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及气体安全监测技术领域，公开了一种基于深度学习的气体泄漏趋势预测方法及系统，通过多点分布式传感器网络采集气体浓度时序数据，结合气象数据、GIS地理信息生成高维输入特征集，基于高维输入特征集构建STGCN‑SSM混合模型，根据实时气象条件和气体特性，采用Softplus激活函数动态调整STGCN‑SSM混合模型中不同特征的权重，基于当前气体浓度、气象数据和地理信息，通过STGCN‑SSM混合模型计算状态转移概率矩阵，预测未来时间点的气体浓度分布和气体扩散的未来状态，生成热力图，直观展示泄漏扩散范围和趋势；本发明预测准确率提升，通过热力图展示预测结果，使泄漏扩散范围直观可见，便于应急决策。

本发明授权一种基于深度学习的气体泄漏趋势预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的气体泄漏趋势预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 通过多点分布式传感器网络采集气体浓度时序数据，结合气象数据、GIS地理信息生成高维输入特征集； 基于高维输入特征集构建STGCN-SSM混合模型，其中STGCN-SSM混合模型包括时空图卷积网络模块和状态空间模型模块，时空图卷积网络模块用于捕获气体扩散的空间特性和时间动态，状态空间模型模块用于构建动态状态转移概率矩阵预测未来状态，将时空图卷积网络模块输出的综合特征作为状态空间模型模块的输入特征，在状态空间模型的状态更新过程中，基于时空图卷积网络模块的综合特征对初始状态转移概率矩阵进行修正； 若时空图卷积网络模块的综合特征显示区域浓度变化速率加快，则对应调整区域状态转移概率矩阵中高浓度状态的转移概率，再通过修正后的概率矩阵计算未来时间步的状态变量，完成时空图卷积网络模块和状态空间模型模块融合，形成STGCN-SSM混合模型； 根据实时气象条件和气体特性，采用Softplus激活函数动态调整STGCN-SSM混合模型中不同特征的权重； 基于当前气体浓度、气象数据和地理信息，通过STGCN-SSM混合模型计算状态转移概率矩阵，预测未来时间点的气体浓度分布和气体扩散的未来状态，生成热力图，直观展示泄漏扩散范围和趋势； 所述根据实时气象条件和气体特性，采用Softplus激活函数动态调整STGCN-SSM混合模型中不同特征的权重，包括： 从高维输入特征集中筛选出对气体扩散预测影响大的特征，采用皮尔逊相关性分析计算特征与气体浓度预测结果的相关系数，将相关系数归一化后作为各特征的初始权重； 获取当前时间步的实时特征数据，并与历史同期的特征均值进行对比，计算每个特征的差异值，对差异值进行标准化处理，标准化后的差异值作为特征对应的调整因子； 将每个特征的调整因子输入Softplus激活函数进行计算，将Softplus激活后的数值与对应特征的初始权重相乘，得到特征的最终权重； 完成所有特征最终权重的计算，将最终权重输入STGCN-SSM混合模型，更新模型中各特征的权重参数。

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