基于选择状态空间模型的气体污染综合检测方法

本公开的实施例提供了一种基于选择状态空间模型的气体污染综合检测方法；涉及环境监测领域。方法包括预处理当前及之前时刻的治理设备参数和环境参数，获取数据矩阵，将数据矩阵中的数据转换为相应特征向量，获取数据集；将数据集输入选择状态空间模型，该模型利用特征向量通过一维卷积神经网络和Mamba模块输出下一时刻各污染物的浓度预测值；根据当前及之前时刻的环境参数，获取各污染物的时间序列；基于该模型的自编码器重建各污染物元素的时间序列，获取相应重建序列；根据各污染物元素对应的时间序列及同一污染物元素的重建序列确定异常序列。以此高效捕捉时间序列间的复杂依赖关系，提高长时间序列的计算性能。