摘要
本申请提供了一种水体微生物污染源智能识别方法,涉及污染源识别技术领域,包括:连接监测平台,获得水体监测数据;根据位置采集信息、时间采集信息将水体监测数据进行时间、空间整合排列,建立采集数据之间时空关系;基于采集数据之间时空关系,对微生物检测数据进行污染源时间变化关系、空间位置变化关系拟合;根据污染源时间变化特征、污染源空间位置变化特征,并结合微生物污染源的繁殖流动特征,进行污染源分类和识别,确定污染源类型及位置定位。通过本申请可以解决现有技术中由于在水体污染源复杂的情况下难以区分多个污染源,导致污染源识别准确性较低的技术问题,通过水体监测的位置和微生物的变化关系,提高了污染源识别的准确性。
技术关键词
时间变化特征
智能识别方法
训练识别模型
水体
空间分布特征
时间变化关系
数据
污染源识别技术
特征模式识别
监测平台
长短期记忆网络
时序
定位标签
坐标系
水流
轨迹
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人工智能识别方法
气象
注意力机制
深度神经网络
资料
模拟模型
实时监测数据
水动力模型
拉丁超立方抽样
水面
黑臭水体识别
综合研判方法
富营养化水体
综合评价模型
反演模型
鼻窦炎患者
空间分布信息
智能分析方法
空间分布特征
地理信息标注