发明 一种基于数据驱动探索的空气污染物浓度预测方法及系统 特价15
人工智能 机器学习 空气检测 空气监测 环境监测 环境污染 1人
G06F30/27 G06F17/11 G06N3/04 G06N3/08 G06N20/00 G01N15/06 G01N33/00
摘要：本发明属于空气质量监测技术领域，具体涉及一种基于数据驱动探索的空气污染物浓度预测方法及系统；该方法包括：采集空气质量数据并对其进行预处理；采用深度神经网络对预处理后的空气质量数据进行数据拟合，并对数据拟合结果进行自动微分，得到影响因素微分项；根据影响因素微分项构建候选函数库；根据候选函数库中的函数项构建控制方程模型；获取待预测时间段的气象因子数据并将其输入到控制方程模型中，得到空气污染物浓度预测结果；本发明预测精度高，其可解释性良好，实用性高。
