一种污染数据分析方法、系统及设备技术方案

本公开提供一种污染数据分析方法、系统及设备，包括基于目标区域中预设的环境传感器获取所述目标区域的环境传感信息，并对所述环境传感信息进行聚类分析，确定所述环境传感信息对应的污染特征信息；基于所述污染特征信息根据预先构建的污染溯源模型，确定所述目标区域中污染源的迁移路线，其中，所述污染溯源模型基于组合神经网络模型构建，用于提取输入信息的特征，并根据所提取的特征进行预测；根据所述污染源的迁移路线以及污染源的属性信息，通过预先构建的风险评估模型确定所述目标区域的健康风险，所述风险评估模型用于评估所述目标区域的污染源对人体健康的危害风险。本公开的方法能够有效评估目标区域的污染源对人体健康的危害风险。健康的危害风险。健康的危害风险。

【技术实现步骤摘要】
一种污染数据分析方法、系统及设备


[0001]本公开涉及污染数据分析
，尤其涉及一种污染数据分析方法、系统及设备。

技术介绍

[0002]随着经济的可持续及快速发展，许多城市都在调整产业结构，城市的重工业污染，迫使一些企业面临关闭和搬迁，造成大量的遗留和废弃的工业场地。这些场地大多处于高污染、高风险状态，不仅会破坏水土环境以及空气环境，且在重新开发利用时还会对人体健康造成危害。为了调查明确污染场地状况，有必要进行污染场地风险评估和实地调查。近年来，土壤及地下水重金属污染因其来源广泛、形态多样、迁移转化复杂、恢复治理难度大等特征越来越受人们的重视。解决重金属污染问题的首要任务是摸清其污染现状和特征，确定其污染源，进而从源头上加以控制。
[0003]然而现有技术往往只是单纯地分析目标区域中污染物的占比、类别等信息，但是并不进一步确定污染源的路线迁移情况，难以从源头分析污染造成的原因以及其传播路线。此外，单纯地从污染的角度分析，难以反映到污染对居住环境或者人体的健康危害程度，应用场景不够广泛。

技术实现思路
<br/>[0004]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种污染数据分析方法，其特征在于，包括：基于目标区域中预设的环境传感器获取所述目标区域的环境传感信息，并对所述环境传感信息进行聚类分析，确定所述环境传感信息对应的污染特征信息；基于所述污染特征信息根据预先构建的污染溯源模型，确定所述目标区域中污染源的迁移路线，其中，所述污染溯源模型基于组合神经网络模型构建，用于提取输入信息的特征，并根据所提取的特征进行预测；根据所述污染源的迁移路线以及污染源的属性信息，通过预先构建的风险评估模型确定所述目标区域的健康风险，其中，所述风险评估模型用于评估所述目标区域的污染源对人体健康的危害风险。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述污染溯源模型包括特征提取模型和预测模型，所述基于所述污染特征信息根据预先构建的污染溯源模型，确定所述目标区域中污染源的迁移路线之前，所述方法还包括训练污染溯源模型：基于预先获取的训练样本输入所述特征提取模型，确定所述训练样本经过所述特征提取模型中每一层网络对应的概率分布值；迭代更新所述特征提取模型的模型参数，以使所述特征提取模型的能量函数的能量函数值最小，确保所述概率分布值与预先确定的边缘概率分布值的差值处于预设阈值范围，其中，所述边缘概率分布值用于指示所述特征提取模型中相邻网络层之间的条件概率值；通过迭代更新完成的特征提取模型提取训练样本的训练特征信息，并输入所述预测模型中，根据所述预测模型的输出数据与所述训练样本中的验证数据的预测误差构建预测损失函数，对所述预测损失函数进行残差映射并通过反向传播算法将所述预测误差迭代传递至所述预测模型的每一层网络中，直至所述预测误差小于或者等于基本预设精度要求对应的误差阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型包括通过全连接方式连接的隐藏层和卷积层，所述特征提取模型的能量函数如下公式所示：其中，E表示能量函数值，N、M分别表示隐藏层的神经元数量和卷积层的神经元数量，a
i
、b
j
分别表示隐藏层的第i个偏置参数和卷积层的第j个偏置参数，v
i
、h
j
分别表示隐藏层的第i个神经元和卷积层的第j个神经元，w
ij
表示隐藏层的第i个神经元与卷积层的第j个神经元的连接权重；所述预测模型的损失函数如下公式所示：其中，K表示迭代次数，Y
k
、O
k
分别表示第k次迭代预测模型的输出数据和第k次迭代训练样本中的验证数据，F(Y
k
‑
O
k
)表示对预测误差(Y
k
‑
O
k
)进行残差映射，R
k
、R
k
‑1分别表示第k次迭代和第k
‑
1次迭代的残差权重，g表示学习率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标区域中污染源的迁移路线的方法包括：根据所述污染特征信息随机生成所述目标区域中污染源的随机迁移路线，构建初始迁移变量集合；基于预设的路线修正函数对所述初始迁移变量集合进行路线修正，确定所述初始迁移变量集合上一时刻对应的第一后验迁移变量集合；按照预设的路线预测函数根据所述第一后验迁移变量集合进行迁移路线预测，确定当前时刻的第一先验迁移变量集合；通过所述路线修正函数与所述路线预测函数，对多个所述第一后验迁移变量集合以及多个所述第一先验迁移变量集合进行迭代更新直至最后时刻，确定最后时刻对应的预测迁移变量集合；将所述预测迁移变量集合作为初始搜索位置，并初始化目标搜索函数的搜索参数，根据所述目标搜索函数确定所述初始搜索位置对应的最优位置概率，并将所述最优位置概率与位置切换概率进行比较，根据比较结果迭代更新搜索位置，直至满足迭代条件，输出目标区域中污染源的迁移路线，其中，所述位置切换概率根据所述最优位置概率动态调整。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于预设的路线修正函数对所述初始迁移变量集合进行路线修正包括：按照如下公式进行路线修正：其中，X
t
‑
1,u
表示第一后验迁移变量集合，X
...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗勇，李雷，王国梁，白强，李亚林，
申请(专利权)人：江西省生态环境监测中心，
类型：发明
国别省市：