[发明专利]基于深度学习的扩散预测方法及系统有效
| 申请号： | 202310465760.9 | 申请日： | 2023-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN116186566B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 王勇;李书鹏;王蓓丽;郭丽莉;韦云霄;张家铭;李嘉晨 | 申请（专利权）人： | 北京建工环境修复股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/23 | 分类号： | G06F18/23;G06F18/22;G06F18/214;G06N20/00;G06Q10/0639 |
| 代理公司： | 佛山粤进知识产权代理事务所(普通合伙) 44463 | 代理人： | 王余钱 |
| 地址： | 100015 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的扩散预测方法及系统，包括：获取目标区域内污染源信息筛选目标污染物，根据目标区域的GIS地理数据确定目标污染物监测点；通过目标污染物监测点采集目标污染物浓度信息，获取目标区域的污染扩散格局；获取污染区域的目标污染物的浓度变化序列，构建扩散预测模型，通过扩散预测模型对连续时间段内目标污染物浓度及土壤性质、水质性质获取时空关联特征；利用目标区域当前时间的污染分布结合目标污染物的扩散趋势获取潜在污染区域，生成预测污染扩散分布。本发明通过学习污染的分布规律及时空关联特征，模拟污染扩散的分布状况，提高了污染扩散预测的精确度，为污染物防控工作提供数据基础。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 扩散 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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