一种融合深度学习与机理模型的烟草农药残留动态预测方法及系统

本发明提供了一种融合深度学习与机理模型的烟草农药残留动态预测方法及系统，涉及深度学习技术领域。本发明首先获取多源数据，经过时间对齐、缺失补全、异常剔除与量纲统一处理形成一致化数据；基于质量守恒与动力学关系建立作物与环境耦合的机理模型并生成机理先验轨迹；构建深度学习模型并通过参数共享或残差映射与机理模型耦合；采用包含拟合项与物理一致性约束的联合损失进行训练；在新观测到达时通过递推更新实现在线同化与自适应校准；最终输出按批次或叶位粒度的残留预测与不确定性区间，并计算超限概率、合规置信度及达标时间窗。本发明提升了跨场景适用性，为烟草农药残留的动态监管与决策提供高效、可靠且可扩展的技术方案。