摘要
本发明提供一种基于机器学习的污染排放预测方法及系统,显著提升了污染排放预测的准确性和可靠性。该方法首先获取包含丰富先验知识的目标机器学习数据,并结合模型启用定义信息,生成用于模型更新的样例学习数据。通过利用这些样例数据对目标机器学习网络模型进行参数学习,使得所得污染排放预测模型能够更精准地对任意输入的污染排放数据进行预测,并生成相应的污染排放描述标签及标签引导知识数据。此过程不仅优化了模型的学习效率,还增强了模型对复杂污染排放模式的识别与预测能力,从而有助于环境污染监测、治理及决策。
技术关键词
污染排放预测方法
数据
编码特征
模板
污染特征
标签
误差参数
网络
学习特征
节点
输出特征
定义
环境污染监测
时间序列信息
预测系统
存储器
模型更新
处理器
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多通道卷积神经网络
实体
推荐系统
白名单
知识图谱技术
静态随机存取存储器
加速器
神经网络计算方法
数据处理器
数据处理系统
脑电神经反馈
训练系统
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头显设备
数据采集模块
故障诊断方法
故障诊断模型
模式特征提取方法
发电机冷却系统
三次样条插值