一种基于PyTorch的空气质量和健康指数的预测方法

本发明涉及空气质量和健康指数的预测技术领域，公开了一种基于PyTorch的空气质量和健康指数的预测方法，包括以下步骤：S1：获取数据；S2：进行预处理，得到处理后数据；S3：构建PyTorch深度学习神经网络预测模型；S4：通过将数据依次导入模型训练与评估模块；S5：通过非线性变换学习数据复杂特征，生成输出预测值；S6：根据损失函数计算误差，并对模型进行优化；回到步骤S5；直至完成训练周期；进入步骤S7；S7：通过预测模型获取实时的空气质量和健康指数；S8：获取用户对各污染物监测指标的敏感度；通过对用户的敏感度、健康指数代入预设风险值计算规则获得风险值；通过风险值判断是否需要对用户进行预警。