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龙图腾网获悉河海大学申请的专利港口TSP浓度的短时预测方法、装置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：CN116050641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310110045.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权港口TSP浓度的短时预测方法、装置及存储介质是由沈金星;刘沁鑫;刘蒙蒙;古乐;封学军设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本港口TSP浓度的短时预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种港口TSP浓度的短时预测方法、装置及存储介质，短时预测方法包括：获取TSP浓度的历史监测数据，并对浓度数据进行清洗；将清洗后的TSP浓度数据分解为N组时间序列数据，其中前N‑1组时间序列数据具有周期变化特征，第N组时间序列数据具有随机波动特征；针对N组时间序列数据分别构建N‑1个周期性时间序列预测模型和1个随机性时间序列预测模型；最后，汇总N个时间序列预测模型的预测结果，得到预测的港口TSP浓度。本发明可以解决TSP浓度数据随时间变化展现的非平稳和随机性特征导致预测精度下降的问题，提高港口TSP浓度短时预测结果的可靠性，对港口大气污染防治具有重要意义。

本发明授权港口TSP浓度的短时预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种考虑抑尘措施影响的港口TSP浓度预报方法，其特征是，包括： 获取港口在小时内监测的TSP浓度数据集和抑尘措施影响下气象因素数据集； 对TSP浓度数据集和气象因素数据集进行清洗，去除异常值后调整数据时间间隔得到用于分析的TSP浓度数据集和气象因素数据集； 构建特征气象因素筛选模型，分析TSP浓度数据集和气象因素数据集的关联关系，筛选出能影响TSP浓度的特征气象因素集； 构建多输入单输出的TSP浓度预报模型，根据TSP浓度数据集、特征气象因素数据集，得到港口TSP的浓度预报结果； 构建多输入单输出的TSP浓度预报模型的方法为： 数据转换：将清洗后的TSP浓度数据集和特征气象因素数据集转化为一系列的滞后时刻为的二维矩阵作为训练样本和输出标签： 第一层数据卷积：针对第个训练样本，设定用于第一层卷积的输入数据为；设第一层神经元总数设为，设第个神经元的权重矩阵为，偏差矩阵为，则第个神经元的输出值为： 其中，为两个矩阵的元素的哈达玛积之和； 第一层的输入数据经过卷积后输出的数据结果为： 第二层数据递归：针对第个训练样本，经过第一层卷积后的输出数据作为第二层数据递归的输入数据，即；设第二层的神经元数量为，输入数据经过第个神经元进行状态更新后进行数据递归的输出数据为，则最终第二层数据递归输出的结果为： 式中，为双曲正切函数；为sigmoid生长曲线函数；分别为设定的状态权重值；、、和分别为设定的偏差矩阵值；为第个训练样本，经过数据递归后得到的输出数据，当时为单位矩阵； 第三层权重优化：将第二层输出数据作为第三层权重优化的输入数据，即；设输入数据与输出标签的相关性得分为： 式中，为权重矩阵；为偏差矩阵； 针对每个输入数据的相关性得分，通过归一化指数函数计算得到输入数据的权重指标为： 根据输入数据和权重指标进行加权平均求和得到最终的TSP浓度预报结果： 。

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