大气新粒子的电荷状态由其形成时的初始电荷状态及其随后与大气离子的相互作用共同决定。通过测量生长粒子的电荷状态，可以推断出离子诱导成核（FIIN）在总新粒子形成（NPF）中所占的比例，这对于理解新粒子形成机制至关重要。然而，现有的预测粒子电荷状态的理论方法由于简化假设而存在不足，导致它们推断离子诱导成核比例的能力受限。在此，我们开发了一个数值模型来显式模拟新粒子的荷电动力学过程。我们的模拟结果表明，粒子生长速率和离子浓度都会显著影响粒子的电荷状态，而当带电粒子浓度较高时，离子-离子复合变得重要。利用大量模拟数据，我们构建了两个基于残差神经网络的回归模型。第一个模型（ResFWD）在已知离子诱导成核比例值的情况下预测生长粒子的电荷状态，而第二个模型（ResBWD）则反向运行，根据规定粒径下粒子的电荷分数来估算离子诱导成核比例。回归模型与基准模拟结果之间的良好一致性表明，我们的方法在分析离子诱导成核事件方面具有应用潜力。敏感性分析进一步揭示，ResFWD和基准模拟对输入参数中的噪声表现出相似的敏感性，但ResBWD模拟的稳健性取决于在规定粒径下初始粒子电荷状态的保留情况。我们的研究为理解大气新粒子的荷电动力学提供了新的视角，并建立了一种评估离子诱导成核速率的新方法。