摘要
本申请涉及健康影响评估技术领域,公开了用于焦化行业的健康影响评估方法和系统,方法包括多路径数据采集、污染物迁移模拟、数据分类处理、深度神经网络排模型建立和风险评估预测等多个步骤多个步骤,形成了一个完整的焦化厂污染物健康评估体系,针对焦化厂周边的污染物进行迁移模拟,根据污染物指标和深度神经网络模型,预测污染物的致癌风险等级,能够对焦化厂周边污染物进行准确的预测和分类,而且针对污染物的迁移作出风险等级评估,同时基于不同暴露路径下的污染物完成致癌风险的计算,完成焦化厂周边污染物对人体健康影响致癌风险的评估,提高风险评估准确度。
技术关键词
深度神经网络模型
风险
环境监测数据
焦化
BP神经网络模型
污染物迁移模拟
数据分类
迁移规律
数据采集模块
误差反向传播
气象
指标
定义
卡尔曼滤波
空气
评估系统