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申请/专利权人：山东建筑大学
摘要：本发明提供了一种基于多任务学习的PM2.5和O3污染贡献定量估算方法，属于大气污染物估算预测技术领域，包括：获取多源、多时空分辨率数据，并对获取的数据进行预处理与时空匹配，得到建模数据；基于得到的所述建模数据，通过多任务学习的机器学习方法，建立PM2.5和O3污染估算模型；根据所述PM2.5和O3污染估算模型，通过敏感性分析方法，定量估算PM2.5和O3污染的影响因素。本发明采用上述的一种基于多任务学习的PM2.5和O3污染贡献定量估算方法，通过建立并使用一个模型，可同时估算SO2和NO2对华北地区PM2.5污染和O3污染的影响，且还考虑了PM2.5污染和O3污染估算影响因素之间的交互作用，更精确的定量揭示SO2和NO2对华北地区PM2.5污染和O3污染的影响和贡献。
主权项：1.一种基于多任务学习的PM2.5和O3污染贡献定量估算方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多源、多时空分辨率数据，并对获取的数据进行预处理与时空匹配，得到建模数据；基于得到的所述建模数据，通过多任务学习的机器学习方法，建立PM2.5和O3污染估算模型；根据所述PM2.5和O3污染估算模型，通过敏感性分析方法，定量估算PM2.5和O3污染的影响因素。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东建筑大学 一种基于多任务学习的PM2.5和O3污染贡献定量估算方法
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