摘要
本发明涉及甲烷变化动态溯源分析领域,公开了一种基于人工智能的甲烷变化动态溯源分析及预警系统,包括:数据收集模块:采集甲烷浓度数据,构建双态立体监测网并计算相对标准偏差;多源解析模块:合并校准环境数据,生成三维矩阵,迭代更新类簇均值,判断是否触发突发泄漏溯源流程;捕捉时间序列依赖关系,加入异常数据优化,分析触发残差驱动再训练;异常识别模块:构建四维源特征矩阵,动态调整源特征权重;构建观测数据矩阵,求解各源对甲烷浓度的贡献比例;迭代优化源强参数,直至收敛;预警响应模块:动态更新历史残差均值和标准差,判定响应级别:反向追踪气团轨迹,定位潜在排放源坐标,若满足异常程度条件,则触发相应预警响应。
技术关键词
预警系统
甲烷
样本
误差矩阵
数据收集模块
校准环境
异常数据
量子级联激光
高斯烟羽模型
浓度变化规律
傅里叶变换算法
特征值
焦点损失函数
采集环境参数
动态更新
聚类
时间序列特征
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产能预测方法
XGBOOST算法
样本
单层
数据
风险评估方法
输变配电设备
分布式计算框架
历史设备
设备运行数据
语义分割方法
查询特征
融合特征提取
注意力
视觉
盆底康复训练系统
压力
人机交互界面
可视化单元
参数
智能故障诊断方法
复杂度特征
集成特征
故障诊断模型
极限学习机