基于机器学习的水污染源追踪与大气颗粒物分布分析方法

本发明公开了基于机器学习的水污染源追踪与大气颗粒物分布分析方法，包括如下步骤：S1、采集并预处理多源数据，生成环境数据集；S2、提取污染扩散特征，推理污染源，生成水污染追踪结果；S3、构建深度贝叶斯神经网络模型，输出颗粒物浓度预测及置信区间；S4、引入斑马优化算法，联合优化模型结构与超参数；S5、融合水污染追踪结果与环境特征，输出预测结果；S6、采集实时监测数据，计算预测残差并反馈优化模型；S7、生成污染热力图和趋势预测图，输出污染等级与预警建议。本发明通过融合水污染源追踪与大气颗粒物分布建模，实现了污染传播路径识别与空气质量精准预测的智能联动分析。