[发明专利]一种基于深度学习的大气污染物扩散的数值模拟方法在审
| 申请号： | 202210316067.0 | 申请日： | 2022-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN114595639A | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 李鸣野;张耀华;李小明;张畦霖 | 申请（专利权）人： | 太原则成信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06Q50/26;G06F111/10 |
| 代理公司： | 山西华炬律师事务所 14106 | 代理人： | 王红梅 |
| 地址： | 030006 山西省太原市学府园区*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的大气污染物扩散的数值模拟方法，包括：进行数据清洗，从特定区域内多次采集所有空间点的监测数据中挑选N套数据集，N为整数，N≥10；将N套数据集随机分配成一组训练集和一组验证集；构建深度神经网络；利用训练集和验证集交叉验证训练深度神经网络；利用已训练完成的深度神经网络预测特定区域内所有未知空间点的浓度值，在特定区域的空间网格内插入所有未知空间点的预测浓度值，构建精细化平滑浓度场。本发明的基于深度学习的大气污染物扩散的数值模拟方法，提升空间插值数据的平滑度和拟合度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 大气 污染物 扩散 数值 模拟 方法 | ||
【主权项】：
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