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龙图腾网恭喜南昌工程学院申请的专利基于麻雀搜索算法和分解误差校正的短期空气质量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：CN115660167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202211308007.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于麻雀搜索算法和分解误差校正的短期空气质量预测方法是由车金星;胡焜设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于麻雀搜索算法和分解误差校正的短期空气质量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于麻雀搜索算法和分解误差校正的短期空气质量预测方法，包括以下步骤：S1，使用CEEMDAN分解算法对数据进行分解，得到若干IMF；S2，使用深度学习模型对所述若干IMF进行预测，对多个深度学习模型的预测误差进行处理，得到每个深度学习模型的权重；所述深度学习模型的数量至少两个；S3，根据权重将每个深度学习模型的预测结果相结合，得到综合预测结果即多模型组合预测的结果。本发明通过将空气质量预测与时间序列分解相结合，且采用组合预测的方法，使用权重将各个模型的预测结果结合起来，可以得到精度更高的空气质量预测结果。

本发明授权基于麻雀搜索算法和分解误差校正的短期空气质量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于麻雀搜索算法和分解误差校正的短期空气质量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，使用CEEMDAN分解算法对数据进行分解，得到若干IMF； S2，使用深度学习模型对所述若干IMF进行预测，对多个深度学习模型的预测误差进行处理，得到每个深度学习模型的权重；所述深度学习模型的数量至少两个； S2-1，使用不同的深度学习模型对所述若干IMF进行预测，获得多个预测结果； S2-2，采用简单平均法、MAE倒数法和拉格朗日乘数法中的任一算法对各模型的预测误差进行处理，得到每个深度学习模型的权重； S2-3，最后将各个深度学习模型的预测结果与权重相结合，产生多模型组合预测的结果； S3，根据权重将每个深度学习模型的预测结果相结合，得到综合预测结果即多模型组合预测的结果； 所述深度学习模型包括：LSTM、Bi-LSTM、GRU和Bi-GRU； 所述深度学习模型是通过麻雀搜索算法训练获得，包括以下步骤： SA，将经过CEEMDAN分解的数据进行归一化，然后分级成以0到1之间的统计概率均匀分布； SB，将经过分级的数据分为训练数据集和测试数据集； SC，使用麻雀搜索算法SSA优化深度学习模型的超参数，所述超参数包括神经网络每层的神经元数量、迭代次数和学习率； SD，采用深度学习模型对测试数据集进行预测，并根据评估指标进行评估，若模型的超参数没有发生过拟合且预测结果的误差最小则得到最优超参数，由此最优深度学习模型。

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