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龙图腾网获悉西北核技术研究所申请的专利基于卷积神经网络的中尺度大气污染物传输迁移快速评估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：CN120163046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510210859.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于卷积神经网络的中尺度大气污染物传输迁移快速评估方法是由马振辉;王宝生;苏春磊;马腾跃;包利红;唐秀欢;李达;陈立新设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的中尺度大气污染物传输迁移快速评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于卷积神经网络的中尺度大气污染物传输迁移快速评估方法，解决现有技术对计算资源要求高、计算时间长等技术问题。该方法包括：1、获取中尺度气象原始数据和静态地形数据；2、生成关键气象要素空间分布特性数据；3、获取模拟区域的源项参数并进行归一化处理；4、依托中尺度空气质量模式获得污染物三维空间特性数据；5、生成样本数据集；6、对样本数据集归一化处理得到时序数据集；7、依据时序数据集提取相应的特征作为输入参数；8、搭建卷积神经网络模型并设定损失函数值进行模型训练；9、判断训练结果；10、提取训练后的卷积神经网络模型，并设计相应接口生成快速评估模型；11、使用该模型进行评估。

本发明授权基于卷积神经网络的中尺度大气污染物传输迁移快速评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的中尺度大气污染物传输迁移快速评估方法，其特征在于，包括以下步骤： [1]、分别获取模拟区域的中尺度气象原始数据和静态地形数据；所述中尺度气象原始数据包括原始气象再分析资料以及模拟区域的同化数据； [2]、基于中尺度气象原始数据和静态地形数据，依托中尺度气象学模式进行连续数值模拟，生成模拟区域的关键气象要素空间分布特性数据； [3]、获取模拟区域的源项参数，对其进行归一化处理，之后设定源项的排放条件为逐小时排放且排放量为单位强度； [4]、结合步骤[2]生成的关键气象要素空间分布特性数据，以及归一化处理后的源项参数，依托中尺度空气质量模式进行中尺度大气扩散数值模拟，从而获得归一化源项逐小时排放条件下模拟区域的污染物三维空间特性数据； [5]、将步骤[2]生成的关键气象要素空间分布特性数据和污染物三维空间特性数据，分别按照不同的时间步长进行数据标注及数据对齐，从而生成样本数据集； [6]、对样本数据集进行归一化处理，之后按照时间先后顺序进行组织，得到时序数据集； [7]、分别提取时序数据集中的时序特征及空间特征，将其作为输入参数，并将该输入参数按时间先后顺序分为训练集和测试集； [8]、搭建卷积神经网络模型并设定损失函数值，再将训练集输入卷积神经网络模型中进行模型训练，之后输出训练结果； [9]、判断训练结果中的损失函数值与设定的损失函数值是否相符，如不相符，则结合测试集对卷积神经网络模型进行迭代优化后再继续进行模型训练；如相符，则执行步骤[10]； [10]、提取训练后的卷积神经网络模型，并设计相应的气象数据接口、地形数据接口及输出数据接口，生成中尺度大气污染物传输迁移快速评估模型； [11]、将模拟区域的实际参数输入中尺度大气污染物传输迁移快速评估模型中，进而完成基于卷积神经网络的中尺度大气污染物传输迁移快速评估。

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