摘要
本发明提供了一种水环境自动监测预警方法,包括:构建水环境变化状态空间模型,模拟河流节点的水动力和水质的时空分布场;获取流域节点关系网的历史水质污染数据,并基于水环境变化状态空间模型计算上游流域节点污染物到达当前流域节点的时间区间;以时间区间起点的上游流域节点的历史水质污染数据为输入,时间区间终点的当前流域节点的历史水质污染数据为输出,获得训练后的前馈深度神经网络;利用训练后的前馈深度神经网络,以当前时刻上游流域节点和当前流域节点的水环境数据为输入,预测下一时刻当前流域节点的水环境数据,并进行实时预警。本发明能够更准确地模拟污染物在水体中的传播过程,提高了水质预测的精度和可靠性。
技术关键词
监测预警方法
深度神经网络
节点
状态空间模型
多源异构数据
模拟河流
水质模型
污染物浓度超标
粒子滤波器
终点
方程
风险
数据格式
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