摘要
本发明公开了一种环保污染监测方法及系统,方法包括数据采集、数据预处理、构建环保污染监测模型、环保污染监测模型优化和实时预警。本发明属于污染监测领域,具体是指一种环保污染监测方法及系统,本发明提出的环保污染监测方法及系统,通过结合图卷积神经网络和长短期记忆网络,能够有效提取环境数据中的空间和时间特征,从而更准确地预测未来的污染趋势;同时,通过建立目标函数的后验概率分布来指导优化过程,能够在尽可能少的评估次数内找到全局最优解。此外,在数据预处理方面,结合自编码器和概率密度估计算法,能够有效识别和剔除环境数据中的离群值,提高数据处理的准确性和效率。
技术关键词
污染监测方法
后验概率分布
空间特征提取
长短期记忆网络
估计算法
编码器
污染特征
样本
重构误差最小化
智能传感器网络
重构原始数据
数据采集模块
协方差矩阵
节点特征
多模态
监视控制系统
预警模块
输出特征
系统为您推荐了相关专利信息
电力系统紧急控制
分级预测方法
机电暂态
仿真数据
样本
说话人识别方法
声纹特征
深度学习模型
音频识别技术
聚类
流量预测模型
长短期记忆网络
流量预测方法
气象
因子
H5亚型禽流感
风险预测模型
深度学习模型
指数
广义可加模型