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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京工業(yè)大學申請的專利模型訓練方法、細顆粒物濃度預測方法、裝置及電子設備獲國家發(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：CN113962333B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-22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：202111451931.X，技術領域涉及：G16C20/70；該發(fā)明授權模型訓練方法、細顆粒物濃度預測方法、裝置及電子設備是由石婷;楊武;喬俊飛設計研發(fā)完成，并于2021-12-01向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本模型訓練方法、細顆粒物濃度預測方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┮环N模型訓練方法、細顆粒物濃度預測方法、裝置及電子設備，涉及細顆粒物濃度預測技術領域。模型訓練方法包括：獲取監(jiān)測設備中采集的初始數(shù)據(jù)集；對初始數(shù)據(jù)集進行篩選，建立與細顆粒物相關的實驗數(shù)據(jù)集；基于實驗數(shù)據(jù)集對應的采集時間，將實驗數(shù)據(jù)集劃分為多個子階段，獲取多個對應的子階段數(shù)據(jù)集；基于子階段數(shù)據(jù)集，對初始預測模型進行訓練，得到濃度預測模型。本申請通過對數(shù)據(jù)集進行分段，有效地提高了數(shù)據(jù)集的針對性和有效性，從而提高了濃度預測模型的預測精度，提高預測模型的性能，在濃度預測模型的基礎上進行預測，能夠有效地提高細顆粒物的濃度預測的準確性、實時性和效率。

本發(fā)明授權模型訓練方法、細顆粒物濃度預測方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，其特征在于，包括： 獲取監(jiān)測設備中采集的初始數(shù)據(jù)集，所述初始數(shù)據(jù)集包括細顆粒物的室內(nèi)濃度、室外濃度和對應的多種環(huán)境變量數(shù)據(jù)； 對所述初始數(shù)據(jù)集進行篩選，建立與所述細顆粒物相關的實驗數(shù)據(jù)集； 基于所述實驗數(shù)據(jù)集對應的采集時間，將所述實驗數(shù)據(jù)集劃分為多個子階段，獲取多個對應的子階段數(shù)據(jù)集； 基于所述子階段數(shù)據(jù)集，對初始預測模型進行訓練，得到濃度預測模型； 所述基于所述子階段數(shù)據(jù)集，對初始預測模型進行訓練，得到濃度預測模型之前，所述方法還包括：基于所述細顆粒物的滲透信息，建立每個所述子階段對應的機理模型，所述機理模型為表示所述細顆粒物的濃度變化的動態(tài)模型；基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡，建立每個所述機理模型對應的誤差補償模型；基于所述誤差補償模型對所述機理模型的誤差進行補償，得到初始預測模型； 其中，所述機理模型的建立方式包括： ； 其中，為細顆粒物從室外到室內(nèi)的穿透率，為室外的細顆粒物的濃度，為室內(nèi)的細顆粒物的濃度，為細顆粒物通過分界層的速度ms，為粒子闖過分界層橫截面的有效面積，表示在滲透壓力的作用下，室內(nèi)的細顆粒物的濃度在單位時間的變化量，為采樣的時間間隔，為在自然和機械通風情況下細顆粒物從室外進入室內(nèi)的系數(shù)，為在自然和機械通風情況下細顆粒物從室內(nèi)擴散到室外的系數(shù)，為室內(nèi)排放源的貢獻值，為表征細顆粒物濃度的動態(tài)變化過程的每個所述子階段對應的所述機理模型； 所述初始預測模型為： ； 其中，為進行誤差補償后的所述初始預測模型，為所述誤差補償模型中由神經(jīng)網(wǎng)絡補償器產(chǎn)生的濃度補償值。

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