基于深度学习的大气污染源追踪与预警系统

本发明涉及大气环境监测技术领域，具体为基于深度学习的大气污染源追踪与预警系统，包括多源数据采集层通过卫星遥感、地面传感器等多元设备，采集大气污染物浓度、气象、地理等多维度数据；数据预处理层利用统计方法、机器学习算法完成数据清洗，并经特征提取、多源集成、时空对齐，实现异构数据标准化处理，深度学习模型层借助时空卷积神经网络、图神经网络及长短期记忆网络，结合时空注意力机制，精准提取污染物时空特征并预测浓度变化，溯源分析层结合反向扩散算法与地理信息系统定位污染源并生成热力图。预警决策层通过迁移学习适配区域，设定阈值预警，并基于强化学习生成最优污染控制方案。