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申请/专利权人：中科宇图科技股份有限公司
摘要：本发明属于大气参数时空分布技术领域，且公开了：一种基于人工智能和多源数据融合小时时空无缝AOD的算法，该算法步骤如下：S1，多源数据的获取；S2，数据清洗和预处理；S3，训练数据集构建；S4，机器学习模型训练；S5，模型验证与评价；S6，数据结果可视化。本发明通过利用多源数据融合技术，生成高时间分辨率的逐小时时空无缝AOD数据，为实时系统提供有力支持，突破了传统数据获取方式的限制，提高了数据的准确性和可靠性，在数据来源方面，同时具有广泛性，不仅包括常见的卫星AOD、地面监测站数据和气象数据，还结合了土地分类、植被指数、夜间灯光、道路交通和人类足迹多元社会经济数据源。
主权项：1.一种基于人工智能和多源数据融合小时时空无缝AOD的算法，其特征在于：该算法步骤如下：S1，多源数据的获取：从各种来源收集与空气质量相关的数据，确保数据的多样性和全面性；S2，数据清洗和预处理：对原始数据进行必要的处理，有格式转换、缺失值填充、异常值处理，确保数据的质量和准确性；S3，训练数据集构建：对预处理后的数据进行整合，构建一个统一的训练数据集，为后续的模型训练做准备；S4，机器学习模型训练：选择随机森林模型进行学习算法，对训练数据集进行训练，学习数据中的内在规律和模式；S5，模型验证与评价：使用独立的验证数据集对训练好的模型进行评估，通过性能指标，来衡量模型的预测精度和稳定性；S6，数据结果可视化：由模型填充得到的时空无缝AOD数据以直观的图形或图像形式呈现，展示AOD的空间分布、变化趋势以及预测结果。
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权利要求：
百度查询： 中科宇图科技股份有限公司 一种基于人工智能和多源数据融合小时时空无缝AOD的算法
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