一种基于气溶胶激光雷达的PM2.5化学组分浓度垂直廓线反演模型的方法及系统

本发明公开了一种基于气溶胶激光雷达的PM2.5化学组分浓度垂直廓线反演模型的方法及系统，该方法包括如下操作步骤：利用气溶胶激光雷达采集532nm的气溶胶数据作为输入特征，将气溶胶数据预处理，预处理后的气溶胶数据输入深度学习模型，输出PM2.5化学组分特征；通过神经卷积网络对所述气溶胶数据进行卷积的非线性拟合，对非线性拟合后的气溶胶数据进行注意力机制以及长短期记忆神经网络的优化，得到深度学习模型；深度学习模型通过贝叶斯优化算法以及快速非支配排序遗传算法进行筛选最优解，并对深度学习模型进行归一化，得到PM2.5化学组分浓度垂直廓线反演模型。