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申请/专利权人：中国科学院大气物理研究所
摘要：本发明涉及气溶胶检测领域，提供了一种基于CNN‑BiLSTM‑BO的气溶胶化学组分的重构方法及系统，包括通过观测设备收集多源环境观测数据，并进行预处理和提取关键特征变量；将预处理后的多源环境观测数据输入到CNN‑BiLSTM模型进行特征分析，同时通过贝叶斯优化算法对所述CNN‑BiLSTM调整超参数，生成气溶胶化学组分的重构模型；验证所述重构模型性能和稳定性后，输出所述气溶胶化学组分的预测结果。本发明在不依赖于传统化学分析技术的基础上，能够准确重构多种气溶胶化学组分，大大降低了化学分析的成本和时间，有效解决了多源观测数据中的变量不一致、数据缺失、以及时空不匹配的问题，通过贝叶斯优化算法自动化调整超参数，确保输出的预测结果更加准确。
主权项：1.一种基于CNN-BiLSTM-BO的气溶胶化学组分的重构方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、通过观测设备收集多源环境观测数据，并进行预处理和提取关键特征变量；步骤S2、将预处理后的所述多源环境观测数据输入到CNN-BiLSTM模型进行特征分析，其中，卷积神经网络提取空间特征并使用双向长短期记忆神经网络处理时间序列信息，同时通过贝叶斯优化算法对所述CNN-BiLSTM调整超参数，生成气溶胶化学组分的重构模型；步骤S3、验证所述重构模型性能和稳定性后，输出所述气溶胶化学组分的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院大气物理研究所 一种基于CNN-BiLSTM-BO的气溶胶化学组分的重构方法及系统
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