基于气象大数据的空气制水量智能预测调节方法及系统

本发明提供一种基于气象大数据的空气制水量智能预测调节方法及系统，涉及空气制水技术领域，包括：通过气象传感器采集数据并构建增强特征空间，利用迁移跨域学习网络融合多领域知识，结合深度神经网络预测制水量，基于深度强化学习模型生成控制策略，并通过多目标贝叶斯优化和动态决策算法选择最优控制参数，能够准确预测空气制水量并实现智能调节，提高制水效率，降低能耗，具有较强的环境适应性和鲁棒性。