買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉四川國藍中天環(huán)境科技集團有限公司;成都市污染源監(jiān)測中心申請的專利一種基于電力數(shù)據(jù)分析的污染源VOCs排放核算方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119990919B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510460761.3，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發(fā)明授權一種基于電力數(shù)據(jù)分析的污染源VOCs排放核算方法及系統(tǒng)是由薛云博;宋志國;孫歡歡;余渝;紀元靜;劉靜;沈璐;江一帆;譚平忠;王韶陽;馬萌;張子健;付晨設計研發(fā)完成，并于2025-04-14向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于電力數(shù)據(jù)分析的污染源VOCs排放核算方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于電力數(shù)據(jù)分析的污染源VOCs排放核算方法及系統(tǒng)，涉及城市管理技術領域，所述污染源VOCs排放核算方法包括以下步驟：S1、基于網(wǎng)格匹配策略獲取在網(wǎng)格中的企業(yè)的基礎數(shù)據(jù)集合；所述基礎數(shù)據(jù)集合包括發(fā)布時間以及在時刻T內(nèi)采集到的VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、電力數(shù)據(jù)；S2、挖掘發(fā)布時間、VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、電力數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，并將其整合到基礎數(shù)據(jù)集合中，得到在網(wǎng)格中的企業(yè)的特征數(shù)據(jù)集合；S3、基于線性回歸模型、LightGBM模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型的模型融合策略，根據(jù)特征數(shù)據(jù)集合對時刻T的VOCs進行估算，得到時刻T的VOCs估算數(shù)據(jù)。

本發(fā)明授權一種基于電力數(shù)據(jù)分析的污染源VOCs排放核算方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于電力數(shù)據(jù)分析的污染源VOCs排放核算方法，其特征在于，所述污染源VOCs排放核算方法包括以下步驟： S1、基于網(wǎng)格匹配策略獲取在網(wǎng)格中的企業(yè)的基礎數(shù)據(jù)集合； 所述基礎數(shù)據(jù)集合包括發(fā)布時間以及在時刻T內(nèi)采集到的VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、電力數(shù)據(jù)； S2、挖掘發(fā)布時間、VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、電力數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，并將其整合到基礎數(shù)據(jù)集合中，得到在網(wǎng)格中的企業(yè)的特征數(shù)據(jù)集合； S3、基于線性回歸模型、LightGBM模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型的模型融合策略，根據(jù)特征數(shù)據(jù)集合對時刻T的VOCs進行估算，得到時刻T的VOCs估算數(shù)據(jù)； 所述S3中包括以下步驟： S31、基于特征數(shù)據(jù)集合構(gòu)建并訓練線性回歸模型，通過線性回歸模型預測得到時刻T的第一VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)以及時刻T的VOCs趨勢特征； S32、將時刻T的VOCs趨勢特征添加到特征數(shù)據(jù)集合中，即對特征數(shù)據(jù)集合進行更新； S33、基于更新后的特征數(shù)據(jù)集合構(gòu)建并訓練LightGBM模型，通過LightGBM模型預測得到時刻T的第二VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)； S34、基于時刻T得到特征數(shù)據(jù)集合中時刻T-1的VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)，將第一VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)和第二VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)分別與時刻T-1的VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)進行趨勢轉(zhuǎn)換，并判斷兩個趨勢狀態(tài)是否一致，若是，則將第二VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)作為時刻T的VOCs估算數(shù)據(jù)；若否，則轉(zhuǎn)步驟S35； S35、基于更新后的特征數(shù)據(jù)集合構(gòu)建并訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型，通過神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測得到時刻T的第三VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)； S36、基于時刻T得到特征數(shù)據(jù)集合中時刻T-1的VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)，將第一VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)和第三VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)分別與時刻T-1的VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)進行趨勢轉(zhuǎn)換，并判斷兩個趨勢狀態(tài)是否一致，若是，則轉(zhuǎn)步驟S37； S37、計算第二VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)和第三VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)之間的誤差值，根據(jù)誤差值與預設閾值之間的大小比較對第二VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)進行誤差修正，將修正后的第二VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)作為時刻T的VOCs估算數(shù)據(jù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢嗳?a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://iptop.www.gztjhr.cn/list?keyword=%E5%9B%9B%E5%B7%9D%E5%9B%BD%E8%93%9D%E4%B8%AD%E5%A4%A9%E7%8E%AF%E5%A2%83%E7%A7%91%E6%8A%80%E9%9B%86%E5%9B%A2%E6%9C%89%E9%99%90%E5%85%AC%E5%8F%B8%3B%E6%88%90%E9%83%BD%E5%B8%82%E6%B1%A1%E6%9F%93%E6%BA%90%E7%9B%91%E6%B5%8B%E4%B8%AD%E5%BF%83&temp=1">四川國藍中天環(huán)境科技集團有限公司;成都市污染源監(jiān)測中心，其通訊地址為：610000 四川省成都市龍泉驛區(qū)車城西二路176號菁蓉創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)園10棟1層；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。