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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利基于机器学习的城市群环境质量评价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：CN120654963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510816112.2，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于机器学习的城市群环境质量评价方法及系统是由杨锋;魏阳;阎毛毛;李超设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的城市群环境质量评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的城市群环境质量评价方法及系统，包括获取城市群中城市的环境数据并预处理，利用所述环境数据获得城市的环境状况指数，根据所述环境数据通过DBSCAN算法将相似环境的城市聚类得到相似城市簇，将所有噪声点对应的城市划为异常城市簇，基于时序卷积网络和图卷积网络的串联架构获取所述相似城市簇的时空变化特征结合所述环境状况指数得到第一环境质量评分，根据所述异常城市簇构建污染传播模型并结合第一环境质量评分得到第二环境质量评分，将待评价城市群的数据输入基于所述第二环境质量评分构建城市群环境质量评价体系输出评价结果。该方法提高了城市群环境质量评价的准确性且具有较强可解释性。

本发明授权基于机器学习的城市群环境质量评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的城市群环境质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取城市群中每个城市的环境数据，对所述环境数据进行预处理，利用预处理后的环境数据获得每个城市的环境状况指数； 根据所述环境数据通过DBSCAN算法将城市群中相似环境的城市进行聚类得到相似城市簇，并将所有噪声点对应的城市划为异常城市簇； 基于时序卷积网络和图卷积网络的串联架构获取所述相似城市簇的时空变化特征，利用所述环境状况指数和时空变化特征得到第一环境质量评分； 根据所述异常城市簇构建污染传播模型，利用所述污染传播模型和第一环境质量评分得到第二环境质量评分； 基于所述第二环境质量评分构建城市群环境质量评价体系，将待评价城市群的数据输入所述城市群环境质量评价体系输出评价结果； 所述根据所述异常城市簇构建污染传播模型的方法，包括： 获取异常城市簇的地理气象信息，包括异常城市簇中城市的气象站监测得到的风向角、水平扩散系数和垂直扩散系数，大气稳定度等级通过Pasquill-Gifford法计算，风速取气象监测站日均值； 根据异常城市簇中城市的地理气象信息对异常城市簇在每个城市构建高斯烟羽扩散模型； 根据所述高斯烟羽扩散模型构建污染传播模型，污染模型公式如下： ； ； 其中是时刻城市群中索引为的城市受到的异常城市簇中城市总污染强度，是异常城市簇内城市数量，是相似城市簇数量，是积分的自变量，是城市群中索引为的城市在对应时刻受到异常城市簇中索引为的城市的高斯烟羽污染贡献，是基于环境数据的动态拟合得到的污染物衰减系数，是异常城市簇中索引为的城市与城市群中索引为的城市的地理欧式距离，是索引为的相似城市簇与异常城市簇中索引为的城市的跨簇传播系数，是污染从异常城市簇中索引为的城市传播至索引为的相似城市簇的时间延迟。

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