基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法与流程

本发明涉及环境监测与智能控制领域，尤其是基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法。

背景技术：

1、室内空气污染物浓度时序预测是智能净化控制的核心环节。现有主流方案采用长短期记忆网络、门控循环单元等纯数据驱动时序模型，以单一或多种污染物的历史浓度序列作为输入，通过深度学习拟合时序依赖关系，实现对未来浓度变化趋势的推断。该类方法对多源传感器融合、外部气象数据及室内活动信息的整合利用，已在智慧楼宇、环境质量评估等场景中获得一定应用。

2、然而，现有模型在预测过程中仅依赖数据层面的统计相关性，缺乏对污染物间化学反应路径、转化方向及能量势垒关系的显式表征。在多污染物共存的室内环境中，no2、o3、vocs等物种之间存在光化学循环、氧化反应等复杂的动态耦合关系，纯数据驱动模型可能输出违背基本化学原理的预测结果，例如反应物与生成物浓度同步上升、转化链条断裂等物理不一致现象。

3、此外，现有方法通常将各类污染物视为独立预测目标，难以追溯浓度变化的化学根源，无法识别当前时段内被显著激活的主导反应路径及关键前驱物物种。这使得后续净化控制缺乏明确的干预指向性，难以实现对污染生成源头或关键中间转化环节的精准阻断。

技术实现思路

1、本申请提供基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法，旨在解决现有室内空气污染物时序预测方法缺乏对污染物间化学转化机制的显式建模，导致预测结果在多污染物联合场景下物理一致性差，难以支撑靶向预净化决策的问题。

2、本申请提供的基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法，具体包括：

3、获取室内多污染物的历史时序浓度监测数据，提取活化能元数据，生成原始反应路径元数据集。

4、对所述原始反应路径元数据集进行语义解析与拓扑映射，构建表征污染物动态转化路径的反应路径图谱。

5、获取当前的时序浓度监测数据，基于所述反应路径图谱和所述当前的时序浓度监测数据，执行图谱引导的状态初始化，生成初始隐状态向量。

6、利用所述反应路径图谱对预设时序模型的门控过程进行动态调制，生成符合反应动力学的耦合演化隐状态序列。

7、基于所述耦合演化隐状态序列，以图谱拓扑连通性进行预训练，再嵌入物理一致性约束进行微调，生成多污染物联合预测模型。

8、将所述当前的时序浓度监测数据输入所述多污染物联合预测模型进行推理，同步输出浓度预测值及反应活跃度信息，生成净化决策数据包。

9、根据所述净化决策数据包，判断当前主要污染来源及演化趋势，若检测到特定反应路径被显著激活则生成对应的净化设备控制指令，执行靶向预净化动作。

10、本申请提供的基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法，具有以下有益效果：

11、通过提取室内多污染物历史时序数据中的活化能元数据并语义映射为反应路径图谱，以图谱引导的物理一致性初始化与门控动态调制约束时序预测模型的隐状态演化过程，再经拓扑连通性预训练与物理一致性微调生成多污染物联合预测模型，同步输出浓度预测值与反应活跃度信息并据此执行靶向预净化控制。上述方案解决了现有纯数据驱动模型在多污染物联合预测中物理一致性差、难以追溯污染来源并支撑精准干预的技术问题，实现了预测结果与化学反应机理的一致性对齐，并可为净化设备提供具有明确化学依据的靶向控制指令。

1.基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法，其特征在于，所述获取室内多污染物的历史时序浓度监测数据，提取活化能元数据，生成原始反应路径元数据集，包括：

3.根据权利要求1所述的基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法，其特征在于，利用所述反应路径图谱对预设时序模型的门控过程进行动态调制，生成符合反应动力学的耦合演化隐状态序列，包括：

4.根据权利要求1所述的基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法，其特征在于，所述提取活化能元数据包括：

5.根据权利要求4所述的基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法，其特征在于，所述生成原始反应路径元数据集还包括：

6.根据权利要求1所述的基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法，其特征在于，对所述原始反应路径元数据集进行语义解析与拓扑映射，包括：

7.根据权利要求1所述的基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法，其特征在于，所述执行图谱引导的状态初始化包括：

8.根据权利要求7所述的基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法，其特征在于，所述生成初始隐状态向量还包括：将所述反应路径图谱中相邻节点的化学计量系数作为隐状态初始化的权重分配依据，使起始隐状态显式编码污染物间的产率比例关系。

9.根据权利要求1所述的基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法，其特征在于，所述生成净化决策数据包括：

10.根据权利要求9所述的基于时序预测模型的室内空气污染物靶向预净化控制方法，其特征在于，所述判断当前主要污染来源及演化趋势包括：