摘要
本发明涉及VOCs时空分布重建和预警的技术领域,特别是涉及城市区域VOCs时空分布重建和预警方法,包括以下步骤:S1、收集城市区域VOCs原始数据集并进行预处理;S2、根据城市区域VOCs的污染类型;S3、构建基于混合CNN‑LSTM的区域VOCs重建和预测模型;S4、设置模型初始参数,对构建的模型进行训练,获得最优模型参数;S5、使用步骤2中整体验证集对训练后产生的10个DeepAir模型进行精度验证;S6、将训练后的区域VOCs重建和预测模型部署到城市区域中;S7、区域VOCs重建和预测模型用于生成区域内完整的VOCs浓度分布重建图;其实现了区域VOCs分布图的精准重建和预测,且能够满足当前实际应用需要的城市区域VOCs时空分布监测和预警。
技术关键词
预警方法
污染物浓度超标
克里金插值方法
城市道路拥堵
网格
深度残差网络
建筑物
训练集
实时监测数据
地图软件
阈值算法
预警机制
交通道路
参数
精度
密度
形态
监测站
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船舶自动识别系统
船舶位置信息
生成方法
关键点
无人机
机房空间利用率
机器学习模型
预警方法
电力
长短期记忆神经网络模型
工业设备状态监测
故障预警方法
大数据
模式匹配
动态故障
图像拼接方法
网格
单应性变换矩阵
特征点
灰度共生矩阵