一种基于深度学习的流域非点源污染精准溯源方法

本发明涉及流域水环境污染溯源技术领域，公开了一种基于深度学习的流域非点源污染精准溯源方法，包括：构建包括污染源假设生成器和假设验证器的生成验证双网络协同框架，并建立污染源假设生成器与假设验证器的协同优化机制；实现对污染源假设的生成和概率评估，构建证据链路追踪器分析污染源候选假设与支持证据之间的关系；进一步分析污染源候选假设与支持证据之间的关系；整合污染源候选假设与支持证据之间的关系的分析结果，优化计算效率与系统性能；本发明通过贝叶斯后验推断框架为每个污染源假设提供概率评估，量化溯源结果的不确定性，为决策提供可靠的信度指标。