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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和遗传算法的室内多个污染源释放强度的逆向辨识方法，包括以下步骤：步骤一：室内环境参数的数据收集与预处理，涵盖温度、湿度、空气流速等参数的全面收集与预处理，以确保数据质量；步骤二：构建并训练深度神经网络模型，学习污染源释放与污染物浓度之间的关系；步骤三：利用遗传算法优化模型参数，通过自然选择、交叉和变异操作寻找最优参数配置；步骤四：应用优化后的模型进行室内污染物浓度的逆向分析，辨识各污染源的释放强度；步骤五：对逆向辨识结果进行验证与模型调整，确保准确性和可靠性。本发明结合深度学习与遗传算法，提高预测精度和系统自适应调整能力，适用于多个领域。
主权项：1.一种基于深度学习和遗传算法的室内多个污染源释放强度的逆向辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：室内环境参数的数据收集与预处理对建筑室内环境参数进行全面的数据收集，采集的数据经过预处理，以确保后续深度学习模型能够处理的数据质量；步骤二：基于深度学习的模型构建与训练根据预处理后的室内环境参数和污染物浓度数据，构建深度神经网络模型，该模型通过多层非线性变换学习污染源释放与室内污染物浓度之间的复杂关系，深度学习模型的训练过程中，采用反向传播算法调整网络参数，以最小化预测浓度和实际浓度之间的差异；步骤三：遗传算法优化模型参数利用遗传算法对深度学习模型的结构和超参数进行优化，通过模拟自然选择的过程，包括选择、交叉和变异的操作，寻找最优的网络结构和参数配置，以提升模型的预测性能和泛化能力；步骤四：逆向辨识污染源释放强度将训练完成并优化好的深度学习模型应用于室内污染物浓度的逆向分析中，结合遗传算法对实际监测到的室内污染物浓度进行逆向计算，以辨识出各污染源的释放强度，此过程中，遗传算法通过不断的迭代搜索，逐步逼近真实的污染源释放强度；步骤五：结果验证与模型调整将逆向辨识得到的污染源释放强度与实际情况进行对比，验证模型的精确度和可靠性，如果辨识结果与实际值存在较大偏差，需回到步骤二和步骤三，对深度学习模型和遗传算法的参数进行调整优化，直至达到满意的辨识效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于深度学习和遗传算法的室内多个污染源释放强度的逆向辨识方法
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