中南林业科技大学张凌涛获国家专利权
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龙图腾网获悉中南林业科技大学申请的专利结合自适应权重的MPC-LSTM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：CN116108993B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310110101.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权结合自适应权重的MPC-LSTM空气质量预测方法是由张凌涛;米全;严浩然;谢宇;陆民;王佳琪;冯艳艳设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本结合自适应权重的MPC-LSTM空气质量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了结合自适应权重的MPC‑LSTM空气质量预测方法，包括：构建空气质量样本的数据集，并对所述数据集进行预处理；构建MPC‑LSTM空气质量预测模型；基于预处理后的所述数据集，对所述MPC‑LSTM空气质量预测模型进行训练；基于训练后的所述MPC‑LSTM空气质量预测模型，获取预测的空气质量数据。本发明结合了多尺度并行卷积融合网络、长短记忆神经网络和注意力机制，实现了对数据潜在特征关系的进一步挖掘，并选出最优权重，构建出最优的空气质量预测模型，从而提高空气质量预测精度。
本发明授权结合自适应权重的MPC-LSTM空气质量预测方法在权利要求书中公布了：1.结合自适应权重的MPC-LSTM空气质量预测方法，其特征在于，包括： 构建空气质量样本的数据集，并对所述数据集进行预处理； 构建MPC-LSTM空气质量预测模型； 基于预处理后的所述数据集，对所述MPC-LSTM空气质量预测模型进行训练； 所述MPC-LSTM空气质量预测模型包括：多尺度并行卷积融合模块、LSTM网络模块和自适应权重模块； 通过所述多尺度并行卷积融合模块提取空气质量数据的时序特征，将所述时序特征以时间序列格式输入所述LSTM网络模块，所述LSTM网络模块基于所述时序特征进行学习预测，并利用所述自适应权重模块通过深度学习，输出所述MPC-LSTM空气质量预测模型的最优权重； 基于训练后的所述MPC-LSTM空气质量预测模型，对空气质量进行预测。
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