基于多重策略的组合模型污染物浓度预测方法、系统、存储介质和电子设备

本发明公开了一种基于多重策略的组合模型污染物浓度预测方法、系统、存储介质和电子设备，包括如下步骤：首先多污染物信号分解与特征融合；然后实现数据集划分与规范化处理；再进行时序窗口划分与数据张量转换；然后基于DBO优化的LSSVM模型训练与初步预测；再进行预测结果逆规范化与还原，最后进行误差修正模块残差补偿与模型性能提升。本申请创新性地结合混合核函数最小二乘支持向量机与计算流体力学校正模型，利用改进蜣螂算法对核参数及误差补偿系数进行多目标优化；通过动态权重分配层实现多模态特征映射，并引入光催化反应动力学方程实施预测值反演。该方法成功攻克了传统模型对突发排放响应滞后、多污染耦合效应建模不足的技术瓶颈，为大气污染防治提供精准决策支持。