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龙图腾网恭喜云南大学申请的专利一种基于峰值感知和影响因子分析的臭氧浓度预报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：CN119623754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411797797.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于峰值感知和影响因子分析的臭氧浓度预报方法是由赵恺辉;徐丹妮;徐之昊;王博;范子越;连璞玉;胡俊;陈禹衡;尹安杰;许枥天;李文广;谢明雅;王简设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于峰值感知和影响因子分析的臭氧浓度预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于峰值感知和影响因子分析的臭氧浓度预报方法，利用多站点污染物连续在线观测数据和气象观测数据，通过处理异常和缺失数据，结合ECMWF气象预报产品提供边界层高度，辐射，海平面气压，垂直风速的小时尺度气象数值模拟数据，建立用于支撑深度学习的高质量云南地区大数据库，建立基于影响因子分析和峰值感知的臭氧预报模型，捕捉历史气象、污染物数据与臭氧长时间序列中的全局依赖关系以及臭氧与影响因子的非线性关系，使得模型能够更好地理解上下文信息和影响臭氧生成的相关机制，解决传统深度学习方法长时间序列依赖性的缺陷和忽略影响因子对预测臭氧浓度的影响，提高臭氧预报的准确性。

本发明授权一种基于峰值感知和影响因子分析的臭氧浓度预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于峰值感知和影响因子分析的臭氧浓度预报方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过网络数据收集的方式获取云南地区多年的污染物及其气象监测数据，并对污染物及其气象监测数据进行异常值处理、空值填充、数据归一化和数据集划分，构建支持深度学习的云南地区污染物及气象资料大数据库；S2、采用基于影响因子分析和峰值感知优化的Transformer模型对云南地区污染物及气象资料大数据库中的历史观测数据集进行训练，建立历史气象、污染物与未来臭氧的云南地区臭氧预报模型，并基于大数据深度学习，通过峰值感知和影响因子分析的方法，优化云南地区臭氧预报模型，并输出n-主控因子；S3、以优化后的云南地区臭氧预报模型在验证集的评估结果作为评估深度学习模型好坏的指标，进行臭氧浓度评估；评估的指标包括MSE、MAE和R2，选取评价指标表达式如下：Metric＝MSE+MAE2-R2；选取验证集上Metric最低的为最优模型，并用于快速精准地预报；其中MSE为均方误差，MAE为绝对误差，R2为决定系数；上述S2中，基于大数据深度学习，通过峰值感知和影响因子分析的方法，优化云南地区臭氧预报模型具体如下：S2.1、采用基于影响因子分析的Transformer模型对历史数据集进行训练，利用十数年的气象及大气污染物监测数据以及并ECMWF气象预报产品提供的数值模拟数据作为神经网络模型的输入，预报的臭氧浓度作为输出，分别建立小时尺度和日尺度的云南地区臭氧预报模型；并输出感知分数，选取最大的n个感知分数，取其对应的影响因子为n-主控因子；S2.2、同时应用峰值感知方法，分别在日尺度预报和小时尺度预报结果，利用寻峰算法找到对应峰值，具体包含：PeakIndex＝PeakDetectionTarget其中Target为预测臭氧浓度的真实值，Target∈RB×L‘，PeakIndex为峰值的索引，PeakIndex∈{1,2,3,...,L‘}；PeakDetection为峰值寻找算法，这里为Automaticmultiscale-basedpeakdetectionAMPD算法；计算峰值感知损失函数，并进行梯度回传Losspeak＝MSELossTargetPeakIndex,FinalOutPeakIndex其中TargetPeakIndex，表示由Targeti构成的数列，其中i∈PeakIndex；同理FinalOutPeakIndex，表示由FinalOuti构成的数列，其中i∈PeakIndex；LossMSE＝MSELossTarget,FinalOutLosstotal＝LossMSE+αLosspeak式中α取1；然后在对应的峰值处加大对模型的惩罚程度，使模型更好地感知峰值都时间和相应的浓度大小，提高对臭氧峰值预报效果，实现云南地区未来臭氧重污染过程的快速精准预报；即可完成对云南地区臭氧预报模型的优化。

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