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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于自适应样本扩充的PM2.5污染预测方法及设备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：CN120354219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510807392.0，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于自适应样本扩充的PM2.5污染预测方法及设备是由陈绪武;唐智恒;苏媚云;胡东斌;李晓东;罗鹏;苏长青;邓烨鑫;罗嫦设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应样本扩充的PM2.5污染预测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自适应样本扩充的PM2.5污染预测方法及设备，该方法包括：S1：获取目标预测区域不同时刻的PM2.5浓度数据及环境数据集构成初始样本数据集；S2：预处理环境数据集，提取与PM2.5浓度相关特征，进行筛选后得到相关特征集合；S3：以相关特征集合为约束，计算样本相似度构建矩阵，聚类得到样本类别与数量；S4：将初始样本数据集切分输入对抗网络训练，生成对抗网络模型；S5：依样本类别数量，使用模型生成新样本；S6：扩充样本集后训练机器学习模型得到PM2.5浓度预测模型。本发明能够生成高质量的PM2.5数据扩充样本，改善训练样本数据分布平衡性，提升PM2.5污染预测的准确性和可靠性。

本发明授权基于自适应样本扩充的PM2.5污染预测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应样本扩充的PM2.5污染预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S01：获取目标预测区域在不同时刻的PM2.5浓度数据以及对应与PM2.5浓度相关的环境数据集并构成初始样本数据集，所述环境数据集包括空气污染物浓度数据、气象数据以及与所述空气污染物浓度数据、气象数据对应的时间信息； 步骤S02：对所述环境数据集进行预处理后提取出与PM2.5浓度存在相关性的相关特征，并分别计算提取所述相关特征与PM2.5浓度之间的相关系数，根据计算的所述相关系数对各相关特征进行筛选得到最终的相关特征集合； 步骤S03：将所述相关特征集合作为约束条件计算所述初始样本数据集中各样本之间的相似度，构建形成环境约束下的PM2.5浓度样本相似度矩阵，对所述PM2.5浓度样本相似度矩阵进行聚类分析以将初始样本数据集中样本数据进行分类，得到初始样本数据集的样本类别并计算各个样本类别的样本数量； 步骤S04：将所述初始样本数据集进行数据切分得到多个输入样本，将各个输入样本输入至生成对抗网络中进行模型训练，训练完成后得到生成对抗网络模型以用于生成PM2.5浓度样本，所述PM2.5浓度样本包括PM2.5浓度以及对应的所述相关特征集合； 步骤S05：使用训练完成后的所述生成对抗网络模型为各个所述样本类别生成新样本，并根据各样本类别的样本数量确定所需生成的新样本数量，所述新样本包括PM2.5浓度数据以及对应的相关特征集合； 步骤S06：将生成的新样本添加至初始样本数据集中形成扩充后样本集，使用所述扩充后样本集训练机器学习模型得到PM2.5浓度预测模型以用于实现PM2.5浓度预测，模型训练过程中将PM2.5浓度对应的相关特征集合作为预测因子，PM2.5浓度作为目标变量。

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