一种基于机器学习的气体污染物扩散特性预测方法

本发明公开了一种基于机器学习的气体污染物扩散特性预测方法，所述方法包含以下步骤：步骤S1:确定和提取气体污染物释放特征和通风系统空间布局参数以及通风系统运行参数；按指定范围在染源潜在释放参数、通风系统空间中布局参数及其运行参数中进行拉丁超立方均匀抽样，根据实验设计方案结合CFD方法进行数值模拟计算，并对其进行验证，将参数特征和输出的映射集构建样本集；对样本集进行标准化处理；对样本集进行划分，分为训练集和测试集；构建神经网络拓扑结构；采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值；对遗传算法优化的神经网络进行训练；有益效果：无需实验等研究，可以节省大量的人力物力。