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龙图腾网获悉威海朗信智慧科技有限公司申请的专利基于选择状态空间模型的气体污染综合检测方法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：CN119804772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411946249.1，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权基于选择状态空间模型的气体污染综合检测方法是由孙楠楠;徐振丽;于霄囡;张妮妮;王其刚;孙家琛;徐涛设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于选择状态空间模型的气体污染综合检测方法在说明书摘要公布了：本公开的实施例提供了一种基于选择状态空间模型的气体污染综合检测方法；涉及环境监测领域。方法包括预处理当前及之前时刻的治理设备参数和环境参数，获取数据矩阵，将数据矩阵中的数据转换为相应特征向量，获取数据集；将数据集输入选择状态空间模型，该模型利用特征向量通过一维卷积神经网络和Mamba模块输出下一时刻各污染物的浓度预测值；根据当前及之前时刻的环境参数，获取各污染物的时间序列；基于该模型的自编码器重建各污染物元素的时间序列，获取相应重建序列；根据各污染物元素对应的时间序列及同一污染物元素的重建序列确定异常序列。以此高效捕捉时间序列间的复杂依赖关系，提高长时间序列的计算性能。

本发明授权基于选择状态空间模型的气体污染综合检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于选择状态空间模型的气体污染综合检测方法，其特征在于，包括： 对当前及之前时刻的治理设备参数和环境参数进行预处理，获取数据矩阵，将数据矩阵中的数据转换为相应的特征向量，获取数据集； 将所述数据集输入训练好的选择状态空间模型，以便训练好的选择状态空间模型利用数据集中的特征向量通过自身的一维卷积神经网络模块和Mamba模块输出下一时刻废气中各污染物元素对应的浓度预测值； 根据当前及之前时刻的环境参数，获取废气中各污染物元素对应的时间序列； 利用基于选择状态空间模型构建的自编码器分别对各污染物元素对应的时间序列进行编码压缩和解码重建，获取各污染物元素对应的重建序列； 根据各污染物元素对应的时间序列及同一污染物元素的重建序列确定异常序列； 所述对当前及之前时刻的治理设备参数和环境参数进行预处理，获取数据矩阵，包括： 对当前及之前时刻的治理设备参数和环境参数进行数据清洗与缺失数据填补； 对缺失数据填补后的环境参数进行归一化处理； 将缺失数据填补后的治理设备参数与归一化处理后的环境参数进行整合，获取数据矩阵；其中， 环境参数包括吸附介质压力差、温度、颗粒物浓度、SO2浓度、NOx浓度、CO浓度； 所述利用数据集中的特征向量通过自身的一维卷积神经网络模块和Mamba模块输出下一时刻废气中各污染物元素对应的浓度预测值，包括： 训练好的选择状态空间模型将数据集中的特征向量输入一维卷积神经网络模块中的并行卷积结构，以便并行卷积结构中卷积核尺寸最小的两个并行卷积结构输出的数据分别通过两个平均池化层进行池化运算，拼接池化运算结果与未经过平均池化层的并行卷积结构输出的数据，获取序列拼接数据，交换序列拼接数据中特征维度与时间序列维度中的数据，并将交换后的数据输入Mamba模块，通过Mamba模块中层层堆叠的多个Mamba块和全连接层，获取下一时刻废气中各污染物元素对应的浓度预测值； 所述Mamba块通过以下方法处理交换后的数据： 利用第一线性投影结构和第二线性投影结构分别对上一层Mamba块输出的数据进行线性投影运算； 将第一线性投影结构输出的数据依次通过一维卷积结构、Silu激活函数、SelectiveSSM结构进行处理，获取第一处理结果； 将第二线性投影结构输出的数据通过Silu激活函数进行处理，获取第二处理结果； 将第一处理结果与第二处理结果相加，获取当前层Mamba块的输出结果； 所述根据各污染物元素对应的时间序列及同一污染物元素的重建序列确定异常序列，包括： 计算各污染物元素对应的时间序列与同一污染物元素的重建序列之间的重建差值，根据各污染物元素的重建差值计算二范数，并将所述二范数作为重建误差； 若存在重建误差大于预设阈值，则确定异常序列并发出异常警告；其中，所述异常序列为重建误差大于预设阈值时对应的时间序列。

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