| 专利号 | 2024119304731 | 申请日 | 2024-12-26 | 专利名称 | 一种臭氧浓度数据异常缺失的生成式插补方法 |
| 授权日 | 2025-08-29 | 专利权人 | 中国海洋大学 | 发明人 | 牟亮亮;许艳;毕合春;毕素环;王师;丁香乾 |
| 主分类号 | G16C20/20 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种臭氧浓度数据异常缺失的生成式插补方法，首先对臭氧数据进行时间序列分解，将分解后的季节分量、趋势分量和剩余分量与空气质量指数、空气污染物其他五项指标、气象实测数据等多源影响因子在时间维度上滑动拼接后作为Transformer模型的输入序列，通过其学习引起臭氧浓度变化的状态序列，以状态序列作为扩散模型输入序列的一部分，扩散模型通过学习添加和去除噪声的随机过程，从噪声中重建臭氧浓度时间序列，实现对臭氧浓度数据异常缺失的高质量插补，从而确保臭氧污染监测数据的完整性和准确性。本发明结合了Transformer模型的序列处理能力和扩散模型的生成能力，能够显著提高缺失数据的插补性能。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
