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龙图腾网恭喜淮阴工学院申请的专利一种基于信息熵和反向传播神经网络的大气污染物指数预测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：CN114971006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210559826.6，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于信息熵和反向传播神经网络的大气污染物指数预测方法是由陈伯伦;朱鸿飞;袁奔;姜文心;乔伟锐;于永涛设计研发完成，并于2022-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息熵和反向传播神经网络的大气污染物指数预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于大气污染指数分析技术领域，公开了一种基于信息熵和反向传播神经网络的大气污染物指数预测方法，将每一个气象数据和所有的大气污染物建立相关度联系，并以时间梯度计算每一个大气污染物浓度和所有的气象因素的相似度，接着把时间序列相似度看作是该气象数据影响大气污染物浓度的程度大小，计算每一个气象数据的信息熵，最后选择信息熵最大的气象数据与大气污染物使用反向传播神经网络训练模型，并预测未来大气污染物浓度值。与现有技术相比，本发明将物理学中的信息熵运用于大气污染物预测，极大的减少了不同参数对预测结果的影响，降低了预测算法的复杂度，且预测准确度有所提高。

本发明授权一种基于信息熵和反向传播神经网络的大气污染物指数预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息熵和反向传播神经网络的大气污染物指数预测方法，具体步骤如下：步骤1：数据预处理：将大气污染物数据分别与气象数据一一关联，并对每一列数据进行归一化处理，得到我们想到的t天大气污染物数据和气象数据大气污染物数据包括CO浓度、SO2浓度、NO2浓度、PM2.5浓度、PM10浓度以及O3浓度；气象数据包括体感温度、降水量、水平能见度、相对湿度、风速、风力、风向、气温以及气压；所述步骤1中对数据预处理的具体步骤如下：首先获取原始大气污染物数据B和气象数据A，进行时间序列划分，并一一对应；1.1将大气污染物数据气象数据结合，形成新的矩阵S，如下所示： 其中，代表第j个大气污染物元素在t时刻的浓度，代表第i个气象数据在t时刻的浓度；1.2将数据进行归一化操作，用离差标准化对原始数据进行线性改变；步骤2：相关系数计算：对t天的大气污染物数据和气象数据进行关联系数的计算，得到关联系数集合所述步骤2中相关系数计算的具体步骤如下：2.1先计算这两项数据的协方差，公式如下： 其中，Cov代表ai和bj两项数据的的协方差关联系数，Cov的值越大，表示ai和bj向一个方向发展，即说明ai和bj的关联程度高；2.2计算出每一个大气污染物数据和气象数据的关联程度，计算相关系数rij公式如下： 其中，rij代表第i个气象因素和第j个大气污染物之间的关联程度，δa，δb代表大气污染物a和气象数据b在t时间段内的方差；计算出气象数据和每一个大气污染物数据之间的关联程度，并归一化处理，得到所有大气污染物数据和每个气象数据的关联系数集合步骤3：信息熵计算：根据关联系数集合计算每个气象数据关于所有大气污染物数据的信息熵Hi，选择特征信息熵最小的前k个气象数据；步骤4：大气污染物数据预测：利用BP神经网络对选择的k个特征气象数据进行训练，用前t天的数据预测第t+1天至第t+c天的大气污染物数据。

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