基于扩展规则推理网络的环境治理成本预测方法
申请号：CN202410840804
申请日期：2024-06-26
公开号：CN118735300A
公开日期：2024-10-01
类型：发明专利
摘要
本发明公开了一种基于扩展规则推理网络的环境治理成本预测方法，涉及人工智能技术领域，所述方法包括如下步骤：收集并整理历史的环境治理指标数据和预算数据；将环境治理指标数据和预算数据作为样本的属性，设计并构建扩展规则推理网络(ERIN)模型；通过训练和调整网络模型，使扩展规则推理网络(ERIN)模型能够准确地拟合历史数据，并具备对未来数据的预测能力；使用训练和调整后的扩展规则推理网络(ERIN)模型进行环境治理成本预测。所述方法能够准确的对环境治理进行成本进行预测。
技术关键词
推理网络
样本
置信规则库
数据驱动方法
指标
误差函数
参数
推理机制
偏差
推理算法
人工智能技术
预测类别
模块
烟尘
石油
噪声
数值
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成矿预测
优化预测模型
融合多源数据
卷积神经网络模型
训练集
样本
代表
智能标注方法
文本
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管控方法
氨氮
曝气池
顶点
流速
模型构建方法
正则化参数
染色体
临床决策支持
生成预测模型
非线性神经网络
产率
分子
生成样本数据
指纹
