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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于时间序列和深度学习框架的PM_2.5估算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：CN113971477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202111128866.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于时间序列和深度学习框架的PM_2.5估算方法是由史舟;王之戈;伍温强;周银设计研发完成，并于2021-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间序列和深度学习框架的PM_2.5估算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时间序列和深度学习框架的PM2.5估算方法，包括获取待估算区域的PM2.5地面观测数据、AOD产品数据、气象数据、土地利用覆被和经济社会数据，并共同作为多源数据；将多源数据编码为时间序列格式，以获得时间序列数据；依次构建时空增强神经网络模型的空间模块、时间模块和增强模块，以对待估算区域的PM2.5进行反演估算；将预测集的数据输入经过稳定性检验和精度评价的时空增强神经网络模型中，对待估算区域目标时间内的PM2.5进行空间连续估算，得到空间分辨率为1km的PM2.5时空分布产品。本发明充分利用了PM2.5和遥感数据的时空变化，可以生成长期、更详细、更可靠、分辨率更高的PM2.5产品，对我国的空气污染预防和治理具有重要的理论与实际意义。

本发明授权一种基于时间序列和深度学习框架的PM_2.5估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间序列和深度学习框架的PM2.5估算方法，其特征在于，具体如下：S1：获取待估算区域的PM2.5地面观测数据、AOD产品数据、气象数据、土地利用覆被和经济社会数据，并共同作为多源数据；将所述多源数据编码为时间序列格式，以获得时间序列数据；S2：依次构建时空增强神经网络模型的空间模块、时间模块和增强模块，以对待估算区域的PM2.5进行反演估算；所述空间模块的构建方法具体如下：依据PM2.5地面观测站点的空间分布，选取邻近目标站点的若干PM2.5地面观测站点，分别计算两者的空间距离，根据所选取PM2.5地面观测站点所得的PM2.5浓度，进行空间组合加权，得到相邻若干站点对目标站点PM2.5浓度的影响效应，记为空间信号；随后将空间信号与所述时间序列数据一同作为时空序列数据；所述时间模块的构建方法具体如下：搭建双向长短期记忆模型，并为所述时空序列数据赋予时间特征，得到输出值ht；所述增强模块的构建方法具体如下：搭建注意力机制结构，为所述输出值ht中不同的变量赋予不同权重；S3：将预测集的数据输入经过稳定性检验和精度评价的时空增强神经网络模型中，对待估算区域目标时间内的PM2.5进行空间连续估算，得到空间分辨率为1km的PM2.5时空分布产品；所述步骤S2的空间模块构建过程中，每个目标站点i的空间信号SSi的计算方法具体如下： 其中，Xj是指邻近目标站点i的PM2.5地面观测站点j所测得的PM2.5浓度；dji是站点i和站点j的空间距离；n是所选取的邻近目标站点i的PM2.5地面观测站点的数量，值为3；xi,yi与xj,yj分别为站点i和站点j的坐标；所述步骤S2的空间模块构建过程中，将每个时间节点t处的空间信号与所述时间序列数据一同编码为向量xt，向量xt的形式为[v1,v2,…,vm]，m为空间信号和时间序列数据中所有数据的总数量；将一个时间步长T内的所有向量xt拼接为一个时空序列数据，其形式为[x1,x2,…xt,…,xT]，其中T为输入下一模块的时间步长。

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