【技术实现步骤摘要】
基于神经网络的水污染决策方法及系统
[0001]本专利技术涉及水污染防治
，具体为一种基于神经网络的水污染决策方法及系统。
技术介绍
[0002]水污染的防治是环境保护的重大关键问题之一，我国虽然水资源总量丰富，但水源污染严重，旱涝灾害频繁，加上地区经济发展有所差异，使得我国水资源管理和水环境保护问题日益突出。
[0003]随着全球云计算、物联网、移动互联网等新一轮信息技术迅速发展和深入应用，城市信息化发展正酝酿着重大变革和新的突破，由对象、过程数字化为主要特征的数字化城市向智慧化发展已成为必然趋势。而水环境管理是城市管理的重要组成部分，信息化必然成为水污染防治发展的有力工具，水污染防治信息化建设势在必行。
[0004]水污染防治大数据主要通过数采仪、无线网络、水质水压表等在线监测设备实时感知各系统的运行状态，将海量水环境信息进行及时分析与处理，并做出相应的处理结果辅助决策建议，以更加精细和动态的方式管理水污染防治。为更智能化的进行水环境管理，对水环境进行水质预测，水质预测是按照水质实际监测因子的指标数...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于神经网络的水污染决策方法，其特征在于，包括以下内容：获取当前水质数据；调用预设的水质预测模型，水质预测模型基于LSTM和马尔可夫链构建；水质预测模型根据当前水质数据进行预测生成LSTM预测结果，并根据马尔可夫链对LSTM预测结果进行修正输出水质预测趋势。2.根据权利要求1所述的基于神经网络的水污染决策方法，其特征在于，还包括以下内容：获取历史水质数据，根据历史水质数据对水质预测模型进行训练，对训练后的水质预测模型进行存储。3.根据权利要求1或2所述的基于神经网络的水污染决策方法，其特征在于，还包括以下内容：根据水质预测趋势和预设的水质等级规则对当前水质进行分析和判定生成水质预测等级。4.根据权利要求1所述的基于神经网络的水污染决策方法，其特征在于：当前水质数据和水质预测趋势均包括多种监测因子的指标数据。5.根据权利要求1所述的基于神经网络的水污染决策方法，其特征在于，还包括以下内容：获取水污染防治大数据，根据水污染防治大数据建立基于随机森林算法的水污染防治模型；水污染防治模型根据水质预测趋势输出的水质治理措施。6.根据权利要求5所述的基于神经网络的水污染决策方法，其特征在于：水质治理措施包括措施对应的...
【专利技术属性】
技术研发人员：余游，王化斌，封雷，刘晓，米雪晶，
申请(专利权)人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。