一种基于深度学习和遗传算法的室内多个污染源释放强度的逆向辨识方法

本发明公开了一种基于深度学习和遗传算法的室内多个污染源释放强度的逆向辨识方法，包括以下步骤：步骤一：室内环境参数的数据收集与预处理，涵盖温度、湿度、空气流速等参数的全面收集与预处理，以确保数据质量；步骤二：构建并训练深度神经网络模型，学习污染源释放与污染物浓度之间的关系；步骤三：利用遗传算法优化模型参数，通过自然选择、交叉和变异操作寻找最优参数配置；步骤四：应用优化后的模型进行室内污染物浓度的逆向分析，辨识各污染源的释放强度；步骤五：对逆向辨识结果进行验证与模型调整，确保准确性和可靠性。本发明结合深度学习与遗传算法，提高预测精度和系统自适应调整能力，适用于多个领域。