技術特征：

1.一種基于強化學習的城市污染源動態分布調控方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據權利要求1所述的一種基于強化學習的城市污染源動態分布調控方法，其特征在于，所述源數據包括空氣污染物濃度數據和氣象數據。

3.根據權利要求1所述的一種基于強化學習的城市污染源動態分布調控方法，其特征在于，所述s2具體包括：

4.根據權利要求1所述的一種基于強化學習的城市污染源動態分布調控方法，其特征在于，所述s4具體包括：

5.根據權利要求1所述的一種基于強化學習的城市污染源動態分布調控方法，其特征在于，所述s5具體包括：

技術總結
本發明公開了一種基于強化學習的城市污染源動態分布調控方法，包括如下步驟：S1、采集空氣污染的源數據，并進行預處理，構建污染數據集；S2、利用改進的Informer網絡對污染數據集進行時間序列預測；S3、計算不同污染源對空氣質量的影響程度，并構建污染源調控任務數據集；S4、建立博弈論多智能體強化學習環境，利用納什均衡優化污染源智能體的調控策略，基于污染歷史數據優化獎勵機制，動態調整污染源調控策略；S5、計算污染源調整方案，優化污染調控參數；S6、執行污染調控策略，并進行迭代優化。本發明結合改進的Informer網絡和博弈論多智能體強化學習，實現污染物濃度精準預測與污染源智能調控，具備高精度、自適應性強和全局優化能力優點。

技術研發人員：單化理,沈新,洪源,張楠,李棒棒,郭鵬
受保護的技術使用者：安徽配隆天環保科技有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28