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龙图腾网获悉合肥学院申请的专利一种基于图神经网络的跨区域空气污染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：CN114444796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210082091.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于图神经网络的跨区域空气污染预测方法及系统是由张琛;陈圣兵;刘淇;郭法滨;张新;邹乐设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的跨区域空气污染预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于空气污染预测领域，涉及一种基于图神经网络的跨区域空气污染预测方法及系统。该方法包括：获取不同站点的传感器采集数据，构建空气质量特征数据集；基于构建的空气质量特征数据集，利用时空图神经网络搭建跨区域空气污染空间关系网络图；基于空气污染空间关系网络图以及空气质量特征数据集，利用GRU与Transformer层提取多维特征，将提取得到的多维特征输入到全连接神经网络，得到空气污染浓度的多步预测。本发明运用基于图神经网络对跨区域的历史污染物浓度进行处理，进行污染物的预测及分析，本发明为空气污染物预测提供了一种新的解决方案，进而在空气污染预测领域进行广泛应用，便于大气污染防治科学体系的构建，推进碳中和的发展。

本发明授权一种基于图神经网络的跨区域空气污染预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的跨区域空气污染预测方法，其特征在于，该方法包括： 获取不同站点的传感器采集数据，构建空气质量特征数据集； 基于构建的所述空气质量特征数据集，利用时空图神经网络搭建跨区域空气污染空间关系网络图； 基于所述空气污染空间关系网络图以及空气质量特征数据集，利用GRU与Transformer层提取多维特征； 将提取得到的多维特征输入到全连接神经网络，得到空气污染浓度的多步预测； 其中，通过以下步骤构建跨区域空气污染空间关系网络图： 通过欧式距离计算不同站点之间的空间距离； 根据地理环境数据确定不同站点之间的地理环境； 根据不同站点之间的空间距离以及地理环境关系构造出跨区域站点之间的空间网络拓扑图； 其中，利用GRU与Transformer层提取时间特征时，还包括： 基于所述空气污染空间关系网络图使用高斯扩散模型模拟大气污染物扩散，模拟得到空气污染物浓度； 将通过高斯扩散模型得到的空气污染物浓度以及所述空气质量特征数据集作为输入变量输入到时空图神经网络中，提取空气污染的多维特征； 将提取得到的多维特征输入到全连接神经网络，得到空气污染浓度的多步预测； 其中，提取空气污染的多维特征时，利用GRU与Transformer层提取时间特征，包括以下步骤： 使用图卷积神经网络GCN提取不同站点空气污染的空间关系的空间特征； 提取的所述空间特征组成时间序列矩阵，作为输入遍历GRU，捕获空气污染的短时时间关系； 将GRU的输出特征作为Transformer的输入，通过Transformer层捕捉空气污染的全局时间依赖性特征，构建空气污染时空演化模型，提取空气污染的多维特征。

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