[发明专利]一种基于机器学习的污染源类型自动识别方法有效
| 申请号： | 202010846058.3 | 申请日： | 2020-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN111985567B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 王春迎;詹宇;马景金;马红楠;张朝;王振强;张仕富;吴秦慧姿 | 申请（专利权）人： | 河北先河环保科技股份有限公司;河北先进环保产业创新中心有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G06N3/08;G06Q50/26;G01N33/00;G01D21/02;G01N15/06 |
| 代理公司： | 河北知亦可为专利代理事务所(特殊普通合伙) 13115 | 代理人： | 章玉琳 |
| 地址： | 050000 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 一种基于机器学习的污染源类型自动识别方法。包含：基于环境监测数据，以及时间和地理信息，通过分析判断，识别污染问题的发生并判断污染源类型，建立典型污染案例库；基于机器学习算法，以案例库的数据为样本提取数据特征，并开发污染源类型识别算法模型；利用所述算法模型对实时监测数据中进行监控，发现异常数据则标记为污染事件，进一步识别造成污染的源类型，实现污染源排放的在线识别并自动报警；根据报警信息审核或现场核查模型识别结果，若确实存在则处理污染问题，并补充列入典型案例库，以供算法模型持续优化；若识别结果不准确则解除污染事件标记。基于网格化微型站、小型站等监测数据，可将更多数据纳入数据源，能进一步优化模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 污染源 类型 自动识别 方法 | ||
【主权项】：
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