摘要
本发明属于污染源检测技术领域,本发明公开了一种用于水环境治理的污染源检测方法及系统;包括:通过水下声学传感器采集声扰动数据,并进行实时边缘预处理,同步采集不同深度水体环境数据,计算水体环境梯度数据,随后通过统一时间戳实现数据同步。采用傅里叶变换提取声扰动信号的频域特征,计算主频率、能量差和频谱偏度,并据此生成扰动声波指标。结合扰动声波指标与水体环境梯度数据,采用滑动窗口构建时序样本集,训练预测未来污染释放风险的循环神经网络模型,根据不同水体类型设置差异化污染释放阈值,当模型输出超过阈值时,自动生成对应级别的底泥污染预警指令,实现高效、分级的污染事件智能识别与响应。
技术关键词
污染源检测方法
机器学习模型
水体
循环神经网络模型
指标
时间同步机制
声波
污染源检测系统
污染源检测技术
频率
污染物浓度超标
滑动窗口
溶解氧
pH值
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标签
样本
数据同步
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引物
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