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龙图腾网获悉内江师范学院申请的专利一种基于深度学习的空气质量预测优化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：CN119849714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510333005.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于深度学习的空气质量预测优化方法及系统是由文琴;罗伟;张发兴;罗翔光设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的空气质量预测优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的空气质量预测优化方法及系统，具体涉及空气质量预测优化技术领域。该方法包括：步骤一、采集分析火灾区域的各监测数据，步骤二、构建污染物浓度预测模型，步骤三、修正污染物浓度预测模型，步骤四、预测优化火灾区域的空气质量。本发明采用历史各次火灾采集的火灾区域的各监测数据，采用深度学习的技术，对各类型污染物浓度的预测模型进行训练，得到修正后的火灾区域的各类型污染物浓度的预测模型，提高了各类型污染物浓度的预测模型的精确性。本发明采用分区的技术手段，实现空气质量不同等级的风险区域的空气质量的分析优化处理，保证了优化处理的效果，同时节省了资源。

本发明授权一种基于深度学习的空气质量预测优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的空气质量预测优化方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一、采集分析火灾区域的各监测数据：获取监测周期内火灾区域的各采集点的各类型污染物的浓度数据、气象各数据、火灾特征各数据，计算火灾区域的大气稳定系数，获取火灾区域的地理环境各数据，计算火灾区域的建筑物密度系数；所述计算火灾区域的建筑物密度系数，其具体分析方法为：以火灾区域中心点为圆心，R为半径构建分析区域，从数据库中提取分析区域的平面地理特征图片，其中R表示从数据库中提取的预设置的分析区域的半径；基于分析区域的平面地理特征图片，提取各建筑物的平面轮廓，通过计算机图像处理技术，得到分析区域内各建筑物的实际占地面积和S；通过公式：计算得到建筑物密度系数η，其中π表示圆周率；所述计算火灾区域的大气稳定系数，其具体分析方法为：基于监测周期内火灾区域的各采集点的气象各数据，气象各数据包括：各高度的温度Ti,hi、各高度的风速Vi,hi，其中Ti表示火灾区域的各采集点的温度、Vi表示火灾区域的各采集点的风速，hi表示火灾区域的各采集点的高度，i＝1,2,…,m，i表示火灾区域的各采集点的编号，m表示火灾区域的采集点的总数；通过公式：计算得到垂直温度变换指数Γ1，通过公式：计算得到风速切变指数Γ2；通过公式：计算得到大气稳定系数Ri，其中Γ1′表示从数据库中提取的标准垂直温度变化指数，Γ2′表示从数据库中提取的标准风速切变指数；步骤二、构建污染物浓度预测模型：计算各类型污染物的排放速率，基于火灾区域的建筑物密度系数和火灾区域的大气稳定系数，构建火灾区域的各类型污染物浓度的预测模型；所述构建火灾区域的各类型污染物浓度的预测模型，其具体分析方法为：通过风向传感器获取火灾区域的风向，以火灾区域中心点为坐标原点，竖直方向为Z轴，火灾区域的风向为X轴，与X轴水平垂直的方向为Y轴，建立空间三维坐标系；通过高斯气体扩散模型：得到火灾区域的各类型污染物浓度的预测模型，其中Qj表示各类型污染物的排放速率，Vx,y,z表示在采集点x,y,z处的风速，Cx,y,zj表示第j个类型污染物在采集点x,y,z处的浓度，σy表示污染物在横向上的扩散系数，σz表示污染物在垂直方向上的扩散系数，e表示自然常数，j＝1,2,…,n，其中j表示污染物各类型的编号，n表示污染物类型的总数；通过卫星遥感监测技术，获取得到火灾区域的燃烧强度F，通过公式：Qj＝F*Ej，计算得到各类型污染物的排放速率Qj，其中Ej表示从数据库中提取的各类型污染物的排放因子；通过公式：计算得到污染物在横向上的扩散系数，其中α1表示横向上的修正因子；通过公式：计算得到污染物在垂直方向上的扩散系数，其中α2表示垂直方向上的修正因子；步骤三、修正污染物浓度预测模型：获取历史各次火灾采集的火灾区域的各监测数据，进行火灾区域的各类型污染物浓度的预测模型的修正；步骤四、预测优化火灾区域的空气质量：基于修正后的各类型污染物浓度的预测模型，得到判断区域内各监测点的各类型污染物的浓度数据，计算判断区域内各监测点的空气质量风险系数，构建判断区域并划分判断区域的空气质量风险等级，实施判断区域的空气质量风险等级对应的空气质量优化措施。

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