基于遗传算法联合极限学习机的污染气体浓度反演方法：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

随着工业化和城市化进程的加速，环境污染问题日益严重，其中污染气体排放对生态环境和人类健康造成了巨大威胁。准确监测污染气体浓度对于环境保护、空气质量评估、工业生产过程控制以及公共卫生安全等方面具有至关重要的意义。

传统的污染气体浓度监测方法存在诸多局限性。例如，一些化学分析法需要复杂的采样和预处理过程，不仅耗时费力，而且可能对样品造成污染，影响监测结果的准确性。部分物理检测方法，如光谱分析法，虽然具有较高的灵敏度，但容易受到环境因素（如温度、湿度、背景噪声等）的干扰，导致监测精度下降。此外，在面