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龙图腾网恭喜成都擎安医疗科技有限公司;承德市中心医院申请的专利一种医用环境空气质量管理方法、系统、设备及介质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：CN119289489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411474580.8，技术领域涉及：F24F11/72；该发明授权一种医用环境空气质量管理方法、系统、设备及介质是由王久魁;张海燕;付春艳;青鹏;青奉李;刘金艳;聂涛;刘有为;齐增义;武焕颖;邱俊;文海龙设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医用环境空气质量管理方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种医用环境空气质量管理方法、系统、设备及介质，涉及环境空气质量管理技术领域，包括根据医院院外周边环境监测站和院内空气质量监测装置的实时数据，经过数据融合和校准处理，得到反映室内外污染物浓度的分布图；利用机器学习算法对分布图进行模式识别，得到医用环境空气质量的关键特征，智能生成定制化的空气质量改善方案；经过近端策略优化算法进行处理，得到设备运行调度策略；利用PID控制算法动态处理，得到动态调整的设备运行参数；经过异常检测算法处理，从而对医用环境空气质量进行相应的管理。本发明能够为医院提供更加智能、高效的空气质量管理方案。

本发明授权一种医用环境空气质量管理方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种医用环境空气质量管理方法，其特征在于，包括：根据医院院外周边环境监测站和院内空气质量监测装置的实时数据，经过数据融合和校准处理，得到反映室内外污染物浓度的分布图，其中院外周边环境监测站包括院外空气质量指数以及相关实时天气预报数据，院内空气质量监测装置包括安装在院内各指定地点的装置；利用机器学习算法对分布图进行模式识别，得到医用环境空气质量的关键特征，结合管理人员基于临时或实际情况在系统中输入的有关影响改善空气质量的策略，并智能生成定制化的空气质量改善方案；基于空气质量改善方案，经过近端策略优化算法进行处理，得到设备运行调度策略；根据设备运行调度策略，利用PID控制算法动态处理，得到动态调整的设备运行参数；基于设备运行参数和实时监控设备的环境反馈，经过异常检测算法处理，得到异常预警信号，对异常预警信号做出反应，从而对医用环境空气质量进行相应的管理；所述根据医院院外周边环境监测站和内部监测装置的实时数据，经过数据融合和校准处理，得到反映室内外污染物浓度的分布图，其中包括：根据医院周边环境监测站和内部监测装置的实时数据，经过数据预处理和图像识别技术处理，其中处理过程包括将图表中的数值信息转换为数字格式，得到原始的时间序列数据集；利用加权平均法对时间序列数据集进行融合处理，结合医院内部监测装置的实时数据，得到融合数据集，其中加权平均法通过赋予不同监测点数据不同的权重wi来计算污染物浓度的平均值，计算公式如下： 式中，Ci是第i个监测点的污染物浓度，wi是对应的权重，Cavg表示所有监测点的加权平均值，n为监测点的总数；基于融合数据集，经过主成分分析处理得到数据的主要成分，最终得到校准后的PCA成分，其中PCA通过奇异值分解将多维数据转换到新的坐标系，其计算公式如下： 式中，X是原始数据矩阵，P是从X计算出的特征向量矩阵，Y是转换后的数据矩阵；使用数据可视化库对校准后的PCA成分进行可视化处理，将校准后的数据映射到地理坐标上，生成反映室内外污染物浓度的分布图；所述使用数据可视化库对校准后的PCA成分进行可视化处理，其中包括：根据校准后的污染物浓度数据，将其与有关于经纬度地理位置进行关联，并选择一个数据可视化库；定义一个颜色映射方案，将污染物浓度的数值范围映射到一个颜色梯度上，其中蓝色代表低浓度，红色代表高浓度，并在可视化工具中创建颜色梯度；使用颜色编码将污染物浓度数据绘制在地图上，确保每个区域的颜色根据其浓度值从颜色梯度中选择，并添加用于说明颜色编码与污染物浓度之间的关系图例，并根据需要调整颜色梯度、图例和地图的其他视觉元素，其中通过颜色编码来表示不同区域的污染物浓度水平，计算公式如下： 式中，Vx,y是地理坐标x,y处的可视化值，Cx,y是该位置的污染物浓度，f是颜色编码函数；所述利用机器学习算法对分布图进行模式识别，得到医用环境空气质量的关键特征，其中包括：从分布图中提取原始的时间序列数据，其中分布图通过图表的形式展示污染物浓度的变化，包含多个监测点的数据；对收集到的时间序列数据进行清洗，其中包括处理缺失值、异常值和重复值，得到清洗后的数据，将来自不同监测站或监测装置的数据与清洗后的数据进行整合，得到融合数据，对融合数据进行校准，得到预处理数据；使用VMD算法对预处理数据进行分解，将其分解为若干个固有模态函数，通过迭代搜寻变分模态的最优解，更新各模态函数及中心频率，得到VMD分解后的固有模态函数；利用双向门控循环单元网络对VMD分解后的固有模态函数进行特征提取，得到反映空气质量变化的关键特征。

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