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龙图腾网恭喜湖南工商大学申请的专利一种空气质量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：CN119441791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510041968.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种空气质量预测方法及系统是由覃业梅;张鎏波;胡博飓;赵慎;张斌;冯懿归;李桂芬;李文杰;唐悦轩设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空气质量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种空气质量预测方法及系统。其中，方法包括获取空气质量数据集；构建相关性分割与重组排序交互卷积变换器模型；模型包括用于提取输入数据局部特征的CNN卷积神经网络模型；两个用于提取输入数据全局依赖特征的Transformer模型；用于根据局部特征和全局依赖特征输出空气质量预测结果的全连接层；将空气质量数据集中的数据输入相关性分割与重组排序交互卷积变换器模型中，获得相关性分割与重组排序交互卷积变换器模型输出的空气质量预测结果。本发明提供的方案在长时序预测中表现更优，具有更高的精度和泛化能力。同时，通过动态特征捕捉机制提高了对数据突变值的响应效率，并整合多变量特征的动态交互关系，显著提升了预测性能。

本发明授权一种空气质量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种空气质量预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取空气质量数据集；构建相关性分割与重组排序交互卷积变换器模型；所述相关性分割与重组排序交互卷积变换器模型为CTT结构，包括CNN卷积神经网络模型、两个Transformer模型和全连接层；所述CNN卷积神经网络模型用于提取输入数据的局部特征；所述Transformer模型用于提取输入数据的全局依赖特征；所述全连接层用于根据所述局部特征和所述全局依赖特征输出空气质量预测结果；将所述空气质量数据集中的数据输入所述相关性分割与重组排序交互卷积变换器模型中，获得所述相关性分割与重组排序交互卷积变换器模型输出的空气质量预测结果；其中，所述CNN卷积神经网络模型包括Attention-split层、MBConv模块、CRINet模型、CRI-Attention层和连接层；所述Transformer模型包括CRI-Attention层；所述Attention-split层用于根据输入数据的相关性水平将输入数据划分为相关性高的子序列和相关性低的子序列，将所述相关性高的子序列输入MBConv模块，将所述相关性低的子序列输入CRINet模型；所述CRI-Attention层用于使用步长为k的CRINet模型将输入数据转换为查询和键，基于转换后的查询和键捕捉输入数据中的局部上下文信息，增强所述相关性分割与重组排序交互卷积变换器模型对时空依赖关系的建模能力。

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