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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于多源空气数据耦合的健康影响预测模型的构建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：CN121479270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511663675.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于多源空气数据耦合的健康影响预测模型的构建方法是由黄少丹;范毅;李晶;何雪琼;徐秋健;高德文;李正雄设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源空气数据耦合的健康影响预测模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源空气数据耦合的健康影响预测模型的构建方法，涉及空气质量健康监控技术领域，包括获取选定空间内的多源空气环境数据作为环境指标，同时获取人在选定空间内的多源生理信号作为生理指标，基于环境指标和生理指标的特征向量，构建空气环境特征与生理特征之间的耦合关系，利用时序的深度学习模型，对空气特征与生理特征之间的非线性耦合关系进行建模，捕捉空气污染累积暴露对生理指标动态变化的作用规律。本发明通过特征提取与跨模态耦合，不仅能揭示空气污染对人体血压、血氧、体温、心率、心率变异性和血糖生理指标的综合影响规律，还能利用深度学习模型实现对健康风险的动态预测。

本发明授权一种基于多源空气数据耦合的健康影响预测模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源空气数据耦合的健康影响预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 连续获取选定空间内的多源空气环境数据作为环境指标，同时获取人在所述选定空间内的多源生理信号作为生理指标；其中，所述环境指标包括二氧化碳、PM2.5、TVOC、温度和湿度，所述生理指标包括血压、血氧、体温、心率、心率变异性和血糖； 对采集到的所述环境指标和生理指标进行归一化预处理，并在时间维度上对齐，形成时间同步的序列数据； 基于预处理后的序列数据，在设定的时间窗口内分别提取环境指标和生理指标的时序特征，环境指标的所述时序特征包括变化幅度、局部时间波动和累积暴露量，生理指标的时序特征包括趋势变化、局部时间波动、时域特征和频域特征；分别将每类时序特征转化为对应的特征向量序列； 构建双通道的深度学习模型，以时间步为单位，分别将环境特征向量序列和生理特征向量序列输入进所述深度学习模型的对应通道中，用于捕捉环境指标在时间维度上的累积效应和局部波动特征，同时捕捉生理指标随时间的变化模式；每个所述通道设有独立的编码器，对各自的输入特征向量序列进行动态特征提取，编码器输出对应通道的隐状态序列，每个所述隐状态序列保留时序信息； 在每个时间步将两个通道输出的隐状态序列，输入到深度学习模型的中间融合层，在对应的时间步将两个隐状态序列进行配对，利用注意力机制计算环境特征向量，在该时间步对生理特征向量的贡献权重，生成加权融合向量； 训练深度学习模型将每个通道输出的捕捉结果融合处理后，建立环境指标累积暴露与生理指标响应之间的耦合关系；将所述加权融合向量输入进行所述深度学习模型的预测层，所述预测层通过回归输出生理指标的各种生理信号的预测值，得到在未来设定时间区间内的生理指标的预测值； 构建并训练完成的深度学习模型以空气环境特征序列和个体特征信息作为输入，生成对生理指标时间序列及其动态变化的预测，获得所述基于多源空气数据耦合的健康影响预测模型。

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