基于人工智能的环境空气质量监测方法

本发明公开了基于人工智能的环境空气质量监测方法，包括如下步骤：S1、采集空气污染物浓度数据、气象参数数据和空间地理信息数据并处理；S2、构建改进深度信念网络模型，所述改进深度信念网络模型包括输入层、多层受限玻尔兹曼机隐含层、多层物理先验嵌入层、时空依赖建模模块和输出层；S3、对改进深度信念网络模型执行逐层无监督预训练操作；S4、对改进深度信念网络模型执行全局微调优化；S5、对物理一致性误差项权重执行自适应动态调节；S6、将实时采集的监测数据输入全局微调优化后的改进深度信念网络模型，执行前向推理操作；S7、执行异常污染事件检测。本发明采用改进深度信念网络模型，实现环境空气质量的精准预测与智能预警。