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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于图神经网络的监测站点重要性评估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：CN115564255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211259871.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于图神经网络的监测站点重要性评估方法及系统是由张晓霞;叶孟胜设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的监测站点重要性评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于空气污染监测领域和可解释机器学习领域，具体涉及一种基于图神经网络的监测站点重要性评估方法及系统；该方法包括获取目标区域内监测站点的相关数据并构建图结构表示；采用图结构表示训练图神经网络模型；获取最新时间段的第一图结构表示及其第一预测结果；根据贪婪最佳优先搜索算法搜索第一图结构表示得到第二图结构表示及其第二预测结果，且改进的ShapleyValue为启发函数；比较第一预测结果与第二预测结果获取重要监测站点图结构表示；通过扰动对重要监测站点图结构表示进行重要性排序；设计验证算法验证重要性排序结果是否准确；本发明提供了一种站点评估方法，有助于辅助站点的选址以及现有站点的拆除工作。

本发明授权一种基于图神经网络的监测站点重要性评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的监测站点重要性评估方法，其特征在于，包括： S1.获取目标区域内每一个监测站点的相关数据，相关数据包括地理信息、不同历史时间段的污染物浓度；通过相关数据构建目标区域内所有监测站点不同历史时间段的图结构表示； S2.所有监测站点不同历史时间段的图结构表示作为输入，训练图神经网络模型，输出为目标区域的空气质量指数； S3.实时获取最新时间段内所有监测站点的污染物浓度，并构建最新时间段对应的第一图结构表示，将第一图结构输入训练好的图神经网络模型得到第一预测结果； S4.根据贪婪最佳优先搜索算法对第一图结构表示进行搜索，得到第二图结构表示；其中，采用改进的ShapleyValue作为贪婪最佳优先搜索算法的启发函数；改进的ShapleyValue表示为： 其中，表示在中对输出的贡献，表示一个随机图结构，表示从节点集合中随机选取的节点子集，表示图神经网络模型，表示修正后的系数，表示目标区域内所有监测站点的集合，表示中节点的集合，表示随机采样次数，表示节点子集的权重，表示1与随机T个节点子集的权重和的差值，表示节点子集中的节点个数，表示目标区域内所有监测站点的数目； S5.将第二图结构表示输入训练好的图神经网络模型得到第二预测结果，判断第二预测结果与第一预测结果是否小于相似阈值，若是，则该第二图结构表示作为重要监测站点图结构表示输出，若不是，则返回S4继续搜索； 采用改进的ShapleyValue作为贪婪最佳优先搜索算法的启发函数进行搜索，过程包括： S21.初始化最新时间段内的第二图结构表示； S22.根据启发函数在第一图结构表示中搜索重要监测站点并加入第二图结构表示中； S23.将第二图结构表示输入训练好的图神经网络模型得到第二预测结果，判断第二预测结果与第一预测结果是否小于相似阈值，若是，则该第二图结构表示作为重要监测站点图结构表示输出，若不是，则返回S22继续搜索； 判断第二预测结果与第一预测结果是否接近的公式为： 其中，表示第一预测结果，表示目标区域内所有监测站点在最新时间段的第一图结构表示，表示第二预测结果，表示控制和在中相似程度的超参数，即相似阈值； S6.构建重要性排序模块，所述重要性排序模块包括多种排序方法，首先通过扰动方法对重要监测站点图结构表示进行重要性排序； S7.设计验证算法验证重要性排序结果是否准确，若是，则输出重要性排序结果，否则通过重要性排序模块更换排序方法进行排序。

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