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龙图腾网获悉北京圣通和科技有限公司申请的专利基于物联网的空气质量监测平台运行维护管理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：CN120181833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510663037.0，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于物联网的空气质量监测平台运行维护管理方法及系统是由潘浩;吴紫禾;束方泽;宋汇涓;李蔷;刘淼;任妍霖设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的空气质量监测平台运行维护管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于物联网的空气质量监测平台运行维护管理方法及系统，涉及空气质量监测平台管理技术领域；本发明通过环境参数补偿算法实时校正数据漂移，提升监测精度；利用鲤鱼种群优化算法得到改进型空气质量预测网络，优化空气质量预测性能；构建LoRaWAN与NB‑IoT混合组网，按风险等级动态调整采集频率，降低通信负载；结合物联网健康分模型与Cox比例风险模型预测设备故障，通过TSP算法规划最优维修路径，提升运维效率；基于高斯过程回归算法动态优化设备部署；本发明实现了“感知‑预测‑传输‑维护‑优化”全链条闭环管理，显著提高了数据精度、通信效率及设备可靠性，为空气质量监测平台提供了低成本、自适应的解决方案。

本发明授权基于物联网的空气质量监测平台运行维护管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于物联网的空气质量监测平台运行维护管理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过物联网设备集收集各监测区域的空气质量数据，得到空气质量数据集；收集各区域的环境数据，得到环境数据集；所述环境数据包括环境温度、环境湿度；使用环境参数补偿算法计算环境数据对空气质量数据集中的空气质量数据造成的漂移补偿量，得到漂移补偿量数据集；根据所述漂移补偿量数据集，对空气质量数据集中的空气质量数据进行校准，得到实时空气质量数据集； S2、构建LSTM网络；使用历史空气质量数据对LSTM网络进行训练，训练过程中结合鲤鱼种群优化算法动态调整LSTM网络的学习率，寻找LSTM网络的最优学习率，得到最优解；将所述最优解作为LSTM网络的学习率，得到改进型空气质量预测网络；将实时空气质量数据集输入改进型空气质量预测网络，得到预测空气质量数据集； S3、构建LoRaWAN与NB-IoT的混合组网；所述混合组网中NB-IoT用于传输监测区域中的密集城区的数据，LoRaWAN用于传输监测区域中的郊区的数据；所述密集城区与郊区的判定条件根据设备密度决定；设计双模通信模块，支持协议动态切换LoRaWAN与NB-IoT的通信；根据实时空气质量数据集和预测空气质量数据集进行风险等级判断，得到判断结果； 根据判断结果，调整物联网设备集对监测区域的多源数据的分类采集、处理和传输规则，得到优化数据包；通过LoRaWAN与NB-IoT的混合组网对优化后的数据包进行传输； S4、分别通过物联网设备健康分模型、Cox比例风险模型结合优化数据包，得到实时物联网设备健康分集和预测设备故障概率集； S5、根据所述实时物联网设备健康分集结合预测设备故障概率集，生成维修工单； 结合维修工单和维修人员位置，通过TSP算法生成最优维修路径，用于物联网设备维修； S6、使用高斯过程回归算法结合物联网设备集，得到最优物联网设备位置集，用于物联网设备重部署。

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