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龙图腾网获悉南京长三角绿色发展研究院有限公司申请的专利一种空气质量预测方法、系统、设备及计算机程序产品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：CN119577444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411634027.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种空气质量预测方法、系统、设备及计算机程序产品是由丁长春;江辉;张亚莹;叶美晨;王沿宾设计研发完成，并于2024-11-15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、系统、设备及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本发明涉及空气质量预测技术领域，公开了一种空气质量预测方法。该方法包括：从多个数据源采集历史数据，对不同数据源进行归一化处理；基于采集的时空关联特征构建动态邻接矩阵；建立条件生成对抗网络模型，通过条件卷积网络模块提取空间特征，并通过注意力时间序列编码模块提取时间依赖关系；对未监测区域的空气质量进行预测。相较于现有技术中仅依赖密集监测站点进行数据采集和预测，尤其是在监测站点稀疏的条件下，无法实现高精度、全面的空气质量预测的技术问题，由于本申请通过动态邻接矩阵结合条件生成对抗网络的方法，实现了在稀疏监测区域的空气质量预测，从而避免了因数据不足导致的预测误差较大的问题，提高了预测的精确性和适用性。

本发明授权一种空气质量预测方法、系统、设备及计算机程序产品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，所述空气质量预测方法包括： 步骤S10：从多个数据源采集历史数据，多个数据源包括监测站的空气质量指数A、温度数据T、交通流量TRA，使用归一化方法对多个数据源的特征进行标准化处理得到站点间的时空关联特征X； 步骤S20：基于步骤S10得到的时空关联特征X，构建监测站点间的动态邻接矩阵，其中动态邻接矩阵的权重Wti,j通过以下公式计算： 其中，i为第i个站点，j为第j个站点，Wti,j为在时刻t，监测站点i和站点j之间的动态权重，δ为距离衰减因子，di,j为站点i和站点j之间的地理距离，ρ为相似度权重因子，Xi,t为站点i在时刻t的时空关联特征，Xj,t为站点j在时刻t的时空关联特征，‖Xi,t‖和‖Xj,t‖分别为站点i和站点j的时空关联特征的模长； 步骤S30：建立条件生成对抗网络cGAN模型，其中cGAN模型中采用的生成器包括条件卷积网络模块和注意力时间序列编码模块，条件卷积网络模块通过根据不同环境条件动态调整卷积核参数，提取空间特征；注意力时间序列编码模块通过多头注意力方法提取时间序列的依赖关系，捕捉空气质量变化的时间趋势； 步骤S40：训练步骤S30中的条件生成对抗网络模型，输入数据为标准样本数据经步骤S10至步骤S20处理得到的站点间的动态邻接矩阵，输出数据为标准样本空气质量实际结果，训练过程采用的多层损失函数包括对比损失、均方误差损失和不确定性损失，多层损失函数表达式为： L＝λ1·Lcontrast+λ2·Lmse+λ3·Luncertainty 其中，Lcontrast为对比损失项，Lmse为均方误差损失，Luncertainty为不确定性损失项，λ1，λ2，λ3为各损失项的权重系数； 步骤S50：使用训练完成的条件生成对抗网络模型对未监测区域的空气质量进行预测并输出预测结果，其中输入数据为待测区域站点间的动态邻接矩阵，预测结果包括空气质量的预测报告和对应的置信区间的计算结果。

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