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龙图腾网恭喜北京大学深圳研究生院申请的专利大气细颗粒物PM_2.5影响因子解析方法和装置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：CN119415933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510024987.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权大气细颗粒物PM_2.5影响因子解析方法和装置是由康婷婷;李增;杨俊毅;刘正莹;王晗设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本大气细颗粒物PM_2.5影响因子解析方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种大气细颗粒物PM2.5影响因子解析方法和装置，属于数据处理技术领域，方法包括：获取目标区域在目标时间段内的多源异构数据，多源异构数据包括大气细颗粒物PM2.5浓度的空间分布数据、自然环境类数据和社会经济活动类数据；对多源异构数据进行预处理，得到预设时空分辨率的网格数据，网格数据包括PM2.5浓度的网格数据和PM2.5的各影响因子的网格数据；将PM2.5浓度的网格数据和各影响因子的网格数据输入至预先训练的影响因子分析模型，得到影响因子分析模型输出的各影响因子的空间分布格局。本发明能够充分考虑多因素的非线性‑动态效应，对各影响因子进行定量解析，提高了PM2.5影响因子解析的精准性。

本发明授权大气细颗粒物PM_2.5影响因子解析方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种大气细颗粒物PM2.5影响因子解析方法，其特征在于，包括：获取目标区域在目标时间段内的多源异构数据，所述多源异构数据包括大气细颗粒物PM2.5浓度的空间分布数据、自然环境类数据和社会经济活动类数据；对所述多源异构数据进行预处理，得到预设时空分辨率的网格数据，所述网格数据包括PM2.5浓度的网格数据和PM2.5的各影响因子的网格数据；将所述PM2.5浓度的网格数据和各影响因子的网格数据输入至预先训练的影响因子分析模型，得到所述影响因子分析模型输出的所述各影响因子的空间分布格局；其中，所述影响因子分析模型是基于样本区域的PM2.5浓度的样本网格数据和PM2.5的各样本影响因子的样本网格数据，以及所述各样本影响因子的空间分布格局标签进行训练得到的；所述影响因子分析模型包括特征提取层、影响分析层、多尺度地理加权回归模块和聚类模块；对应地，将所述PM2.5浓度的网格数据和各影响因子的网格数据输入至预先训练的影响因子分析模型，得到所述影响因子分析模型输出的所述各影响因子的空间分布格局，包括：将所述PM2.5浓度的网格数据和各影响因子的网格数据输入至所述特征提取层，得到所述特征提取层输出的所述PM2.5浓度的特征信息和所述各影响因子的特征信息；将所述PM2.5浓度的特征信息和所述各影响因子的特征信息输入至所述影响分析层，得到所述影响分析层输出的所述各影响因子对所述PM2.5浓度的影响程度和影响方式；将所述各影响因子对所述PM2.5浓度的影响程度和影响方式输入至所述多尺度地理加权回归模块，得到所述多尺度地理加权回归模块输出的所述各影响因子的空间异质信息，所述空间异质信息包括作用性质、作用程度和空间多尺度性；将所述各影响因子的空间异质信息输入至所述聚类模块，得到所述聚类模块输出的所述各影响因子的空间分布格局。

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