基于深度机器学习的大气污染物浓度预测方法、装置

本发明公开了一种基于深度机器学习的大气污染物浓度预测方法、装置，该方法包含：收集待测区域给定时间段内的大气污染物浓度数据，并对数据进行预处理；利用预处理后的大气污染物浓度数据作为训练集对构建的浓度预测模型进行训练；利用训练好的该浓度预测模型，对不同时间节点待测区域的给定至少一目标污染物的浓度变化进行预测，根据预测值通过实时筛选高值点位并进行溯源分析。该方法实现了可以大幅度提升高值点位污染物浓度管控精细化水平，提高了污染物的实时预测精度和溯源结果的可靠性。