一种基于人工智能的空气采样策略优化方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的空气采样策略优化方法及系统，涉及环境监测技术领域，基于神经网络构建空气质量预测模型，以历史环境监测数据为训练数据，对空气质量预测模型进行训练和优化，预测并输出未来一段时间内的空气质量变化趋势；基于空气质量预测模型的输出结果，同时结合实时采集的空气质量数据、气象数据和污染源数据，制定最优采样策略；根据最优采样策略，自动控制空气采样设备的运行。本发明通过实时采集多源环境数据，构建高精度的空气质量预测模型，结合多目标优化方法制定最优采样策略，并自动控制空气采样设备的运行，能够根据实时环境变化动态调整采样策略，提高空气采样的针对性和有效性。