一种基于神经网络的污染源监控方法及系统

一种基于神经网络的污染源监控方法及系统，涉及污染源监控技术领域，通过GIS手段将目标饮用水水源地预设范围划分为若干网格子区域，在网格子区域设置水质监测点位，获取各个点位的水质监测数据；构建数字孪生模型，根据各个水质监测点位的水质监测结果判断是否生成水质异常警报信号以及水质异常预警信号，并获取各水质监测点位生成水质异常预警信号与场景子序列的关联系数；在数字孪生模型的基础上通过神经网络添加污染源监测模型；对污染源监测模型进行实时学习，根据污染源监测模型的预测结果利用污水处理全流程模型进行实时监测及控制，实现了饮用水水源地在自然灾害等突发式水源地水质污染事件的有效预警，保证了污染监测时效性。