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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利大气监测布点优化识别方法、装置、设备及存储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：CN121031344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511190282.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权大气监测布点优化识别方法、装置、设备及存储介质是由李欢;马欣;段锦泓;李鑫星;陈仰;金林锋;郭佳茵设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本大气监测布点优化识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种大气监测布点优化识别方法、装置、设备及存储介质。涉及环境监测技术领域。该方法包括：基于站点经纬度计算Voronoi面积及邻域密度作为节点特征，结合与AQI相关性构建图结构；采用带残差连接的双层GAT网络训练PollutionGNN模型，建立站点数量、覆盖面积、预测误差的三目标优化模型，利用NSGA‑III算法实现监测效能帕累托最优解集。本发明解决传统布点方法难以平衡成本、覆盖与精度的难题，通过地理环境和污染源结构对算法性能的影响机制为跨区域应用提供理论依据，最终为实现监测网络从经验布局到智能优化的升级，并为不同城市提供高效可复用的解决方案。

本发明授权大气监测布点优化识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种大气监测布点优化识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取监测站点的节点特征；其中，所述监测站点的节点特征包括归一化的经纬度，Voronoi面积和空间邻域密度； 构建边特征；其中，所述边特征包括归一化的站点间距离和AQI相关系数； 基于节点特征、边特征及站点间连接关系，构建图结构数据； 构建污染传播模型，利用所述图结构数据训练污染传播模型；其中，所述污染传播模型采用带残差连接的双层图注意力网络，通过动态掩码机制融合节点特征和边特征以建模污染传播过程，输出每个监测站点的特征向量预测值； 以最小化站点数量、最大化覆盖面积和最小化预测误差为三目标，建立三目标约束优化模型，并利用NSGA-III算法求解所述三目标约束优化模型得到帕累托最优解集，根据所述帕累托最优解集输出监测站点优化布局方案；其中，所述预测误差为所述训练污染传播模型的预测误差； 通过如下方式确定站点间连接关系： 设定距离阈值和相关系数阈值； 以皮尔逊相关系数作为AQI相关系数，遍历所有站点对，当站点间距离小于所述距离阈值且AQI相关系数绝对值大于所述相关系数阈值时，则确定两站点间存在有效连接； 对于筛选后候选连接数小于设定数量的站点，补充所述站点的近邻站点作为连接站点，以确保所述站点的连接站点的数量不小于所述设定数量。

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