一种基于深度学习的空气污染预测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的空气污染预测方法及系统，涉及空气污染预测技术领域。包括：获取终端存储设备中存储的建筑信息和施工信息，并对建筑信息和施工信息进行读取，其中，建筑信息包括施工蓝图中标注的施工材料信息和建筑高度信息，施工信息包括施工计划表中标注的施工进度信息，在监测点设置至少一个监测点风力风向传感器，以监测点为中心，在监测点外围设置有至少八个预测点。本发明在深度学习模型的输入样本特征集中引入材料灰尘排放量M和当前建筑高度P，其引入目的是考虑间隔时间段内施工材料对监测点粉尘浓度的增强影响及间隔时间段内建筑高度对风力的减弱影响，从而增加了预测的准确性。