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龙图腾网获悉新疆鼎飞益智能科技有限公司申请的专利一种粉尘浓度在线监测干雾降尘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：CN118484738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202410551336.0，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种粉尘浓度在线监测干雾降尘系统是由王云鹏;王树国;张亚东设计研发完成，并于2024-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种粉尘浓度在线监测干雾降尘系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种粉尘浓度在线监测干雾降尘系统；根据粉尘浓度序列和粉尘浓度历史序列之间浓度变化特征值的差异构建第一特征分类隐藏层；根据粉尘浓度序列中的数据分布特征构建第一分类条件；根据粉尘浓度序列与粉尘浓度历史序列中相同时刻的数据差异特征和数据离散特征构建第二分类模型和第三分类模型。根据第一分类条件、第二分类模型和第三分类模型构建第二特征分类隐藏层以及第二特征分类附加隐藏层。本发明根据不同的隐藏层构建LSTM浓度预测改进网络模型对粉尘浓度序列进行预测，获得未来时刻的预测浓度值并调节干雾降尘系统；提高了数据预测准确性和降尘效果。

本发明授权一种粉尘浓度在线监测干雾降尘系统在权利要求书中公布了：1.一种粉尘浓度在线监测干雾降尘系统，其特征在于，所述系统包括以下模块：数据获取模块，用于获取监测当前时段粉尘浓度的粉尘浓度序列，以及至少两条粉尘浓度历史序列；隐藏层构建模块，用于根据粉尘浓度序列和粉尘浓度历史序列中相邻数据点的数据差异特征获得浓度变化特征值；根据粉尘浓度序列和粉尘浓度历史序列之间相同时刻的浓度变化特征值的差异特征和数据分布特征构建第一特征分类隐藏层；根据所述粉尘浓度序列中的数据分布特征构建第一分类条件；根据所述粉尘浓度序列与粉尘浓度历史序列中相同时刻的数据差异特征构建第二分类模型；根据所述粉尘浓度序列与粉尘浓度历史序列中相同时刻的数据离散特征构建第三分类模型；根据第一分类条件、第二分类模型和第三分类模型构建第二特征分类隐藏层；根据第二分类模型和第三分类模型构建第二特征分类附加隐藏层；预测网络构建模块，用于根据所述粉尘浓度历史序列、第一特征分类隐藏层、第二特征分类隐藏层和第二特征分类附加隐藏层构建LSTM浓度预测改进网络模型；浓度预测模块，用于根据LSTM浓度预测改进网络模型对粉尘浓度序列进行预测，获得未来时刻的预测浓度值；根据所述浓度预测值调节干雾降尘系统；所述根据粉尘浓度序列和粉尘浓度历史序列之间相同时刻的浓度变化特征值的差异特征和数据分布特征构建第一特征分类隐藏层的步骤包括：对于任意采集时刻，将所有历史粉尘浓度历史序列在所述任意采集时刻的数据点数值大于预设浓度阈值作为前置条件；在满足前置条件的前提下，计算粉尘浓度序列与每个粉尘浓度历史序列在所述任意采集时刻的所述浓度变化特征值的差值绝对值的平均值，获得粉尘浓度序列在所述任意采集时刻的变化差异特征值；将所述变化差异特征值负相关映射获得第一判断模型；根据所述前置条件和所述第一判断模型构建所述第一特征分类隐藏层；所述根据所述粉尘浓度序列中的数据分布特征构建第一分类条件的步骤包括：将所述粉尘浓度序列在所述任意采集时刻的数据点数值大于所述预设浓度阈值作为所述第一分类条件；所述根据所述粉尘浓度序列与粉尘浓度历史序列中相同时刻的数据差异特征构建第二分类模型的步骤包括：计算粉尘浓度历史序列在所述任意采集时刻的数据点数值的平均值，获得所述任意采集时刻的历史浓度平均值；计算所述粉尘浓度序列在所述任意采集时刻的数据点数值与所述历史浓度平均值的差值绝对值并归一化，获得所述第二分类模型；所述根据所述粉尘浓度序列与粉尘浓度历史序列中相同时刻的数据离散特征构建第三分类模型的步骤包括：计算所述粉尘浓度序列和所述粉尘浓度历史序列在所述任意采集时刻的任意两个数据点的差值绝对值，获得浓度差异特征值；计算所述浓度差异特征值的方差并归一化，获得所述第三分类模型。

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