摘要
本申请涉及数据处理技术领域,公开了一种基于大数据的企业用地土壤污染风险识别方法及系统。该方法包括:采集场地环境基础数据、光谱特征数据和企业生产工艺数据进行预处理;构建多层次特征指标生成交互特征并优化;利用多门控混合专家网络构建多任务学习模型;通过预训练和课程学习策略优化模型;利用SHAP值分析方法进行解释性分析;基于模型解释结果构建预警系统输出风险识别结果。本申请能够同时处理重金属、VOCs和SVOCs等多种污染物,并具备模型可解释性的土壤污染智能识别方法,实现企业用地多污染物的协同识别和动态风险预警。
技术关键词
风险识别方法
场地环境
多污染物
多任务学习模型
混合专家网络
大数据
交互特征
污染特征
企业
多任务损失函数
多层次特征
微服务架构
物联网传感器
重金属污染风险
预训练方法
风险识别系统
基础
系统为您推荐了相关专利信息
历史工单数据
分类规则
大语言模型
预训练语言模型
风险识别方法
评价系统
多任务学习模型
特征数据库
大数据
模型更新
多任务学习模型
BOSS系统
分析方法
强化学习框架
衰减特征
风险识别方法
组件依赖关系
测试环境配置
生成代码
复杂度
分析系统
频繁项集挖掘算法
多模态数据采集
蒙特卡洛树搜索
双向长短期记忆