一种基于神经网络模型的水污染精准溯源的方法

本发明公开了一种基于神经网络模型的水污染精准溯源的方法，涉及水污染溯源智能算法领域，本发明结合水体指标、空间特征、光谱特征等多源数据作为预测溯源模型的输入，利用神经网络模型，实现污染源的高精度定位和污染物种类的准确识别；并通过在神经网络模型中添加动态修正因子，使得模型能够根据预测性能实时调整学习速率，进一步的，模型在训练过程中更加灵活，能够快速适应数据的变化和噪声，提高了在水污染溯源中的准确性和鲁棒性。