摘要
本发明提供一种基于多源数据融合的污染源地下水环境质量动态评估方法及装置,方法包括:将涉及地下水信息的多源数据作为训练数据;基于训练数据训练分类预测模型;分类预测模型包括卷积神经网络模型、决策树模型和随机森林模型;从二污普数据获取待评估地下水环境的污染源,将待评估地下水环境对应的筛选后的特征作为待评估特征,将待评估特征输入训练完毕的分类预测模型得到地下水环境质量评估结果;基于预测结果和项目成果集成数据绘制地下水环境质量图。本发明通过整合污染源、地下水水质等级、地下水污染防治重点区划定等多源数据,基于信息增益对输入特征进行筛选,实现了污染源地下水环境质量的快速、准确预测。
技术关键词
分类预测模型
随机森林模型
决策树模型
卷积神经网络模型
地下水污染防治
动态评估方法
预测评估模型
参数
项目
绘图模块
数据获取模块
气候
评估装置
指令
动态更新
处理器
元素
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均匀性检测方法
原始图像数据
颜色分析
均匀性检测系统
卷积神经网络模型
实训平台
卷积网络模型
子模块
数据收集模块
数据处理模块
燃烧室壁面
预警决策方法
判断冷却系统
特征值
随机森林模型