基于人工智能的重金属污染溯源方法

本申请属于污染源溯源技术领域，更具体地说，涉及基于人工智能的重金属污染溯源方法，采用分层随机采样法在不同地貌类型区域内进行多层深度采集，对采集到的重金属浓度检测数据进行异常值处理和标准化、地形数据进行地形分割和特征提取、降雨量数据进行空间插值和时间配对；通过获取历史污染事件记录和风速风向数据，并构建降雨量与坡度的交互特征，进一步丰富了数据维度。然后，将处理后的多维特征矩阵输入训练好的预测模型，得到精确的重金属浓度和空间分布特征，最后，采用贝叶斯逆向建模法推断污染源的位置，从而实现了重金属污染源的精准溯源，提高了溯源结果的准确性和可靠性，有效解决了传统方法中溯源结果不够科学和系统的技术问题。