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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于多模态时空融合的空气质量预测方法、装置、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：CN121278686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511849227.8，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于多模态时空融合的空气质量预测方法、装置、设备及介质是由陈晓红;明荷汶;关健设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态时空融合的空气质量预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多模态时空融合的空气质量预测方法、装置、设备及介质，涉及空气质量预测技术领域，包括：通过融合地面监测与卫星遥感数据，再采用自适应平滑滤波器对融合数据动态分离趋势与残差，多窗口时频分析捕获多尺度周期特征，然后对多尺度周期特征采用门控融合、混合地理数据驱动图神经网络、Transformer时序建模及误差修正进行预测，得到空气质量预测结果，实现多源异构数据融合以及自适应不同站点频谱特性差异，提高了空气质量预测的准确性和可靠性。

本发明授权基于多模态时空融合的空气质量预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态时空融合的空气质量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取空气质量数据，其中所述空气质量数据包括地面监测文本数据和卫星遥感图像数据； 对所述空气质量数据进行预处理，得到预处理后的数据； 利用自适应平滑滤波器对所述预处理后的数据进行趋势和残差分解，得到趋势表征和残差表征； 对所述残差表征进行多窗口时频分析，得到多尺度时频表征； 将所述多尺度时频表征和所述趋势表征输入预设空气质量预测模型中，得到空气质量预测结果，其中所述预设空气质量预测模型包括门控融合模块、图神经网络、Transformer模块、线性回归模块和误差修正模块； 将所述多尺度时频表征和所述趋势表征输入预设空气质量预测模型中，得到空气质量预测结果的步骤，包括： 将所述多尺度时频表征和所述趋势表征输入所述门控融合模块进行逐元素加权融合，得到基础融合特征； 基于所述基础融合特征通过所述图神经网络进行空间依赖建模，得到空间融合特征； 将所述空间融合特征输入Transformer模块通过多头自注意力机制捕捉长期时间依赖关系，得到时空融合特征； 将所述时空融合特征输入所述线性回归模块中，得到初始预测结果； 对所述初始预测结果通过所述误差修正模块进行修正优化，得到空气质量预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中南大学，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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