一种基于卷积神经网络和水质荧光指纹的工业水污染溯源方法

本发明属于区域水环境监管技术领域，公开了一种基于卷积神经网络和水质荧光指纹的工业水污染溯源方法，该方法包括基于三维荧光光谱技术获取废水水质荧光指纹信息，利用三维荧光光谱数据作为输入构建CNN污染溯源分类模型，输出样本的所属类别，将未知样本的三维荧光光谱数据输入已经训练好的CNN污染溯源分类模型，得到疑似污染源。本发明针对工业废水‑城市污水复合型污水处理厂以及工业园区污水处理厂开发了一种基于卷积神经网络和水质荧光指纹的工业水污染溯源方法，具有操作简便、成本低、效率高、准确性好的特点，具有较大的实际应用价值，可实现快速识别超标排放污染源，为区域水环境监管提供技术支持。