基于K-CNN-BiGRU的船舶外场涂装大气污染浓度预测方法

一种基于K‑CNN‑BiGRU的船舶外场涂装大气污染浓度预测方法，包括以下步骤：首先部署环境监测终端进行气象和污染物浓度等数据采集，对研究区域进行了网格划分，采用IDW进行空间插值，计算整理得到大气污染物浓度的网格数据集，然后使用KNN树算法计算空间相关性筛选得到空间相关矩阵，按照时序排列拼接成时空类图，其次将时空类图输入CNN模型中提取局部时空特征，最后将提取的时空特征送入BiGRU中进行全局预测。本发明可以预测船舶外场涂装厂区未来时段的大气污染浓度，指导员工科学地进行涂装施工和安全环保管理。