摘要
本发明属于黑臭水体修复技术领域,本发明公开了用于黑臭水体修复的多级净化浮岛系统及方法;方法包括:采集m组历史水体处理数据;历史水体处理数据包括历史水体特征数据以及与历史水体特征数据对应的净化类别;基于历史水体特征数据及与历史水体特征数据对应的净化类别训练出预测净化类别的净化类别选择模型;以浮岛为中心将待修复水体围绕浮岛划分为n个区域,采集n个区域n组实时水体特征数据;依次将采集的n组实时水体特征数据输入净化类别选择模型,获得n组预测净化类别;实现分级处理,从浮岛周边逐步针对性改善黑臭水体水质,逐步降低浮岛自身的生物处理的影响,提升浮岛生物处理能力。
技术关键词
水体特征
机器学习模型
浮岛系统
修复水体
黑臭水体修复技术
数据采集模块
深度信念网络模型
黑臭水体水质
朴素贝叶斯模型
深度神经网络模型
支持向量机模型
预测误差
识别模型训练
生物
识别模块
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