【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及养殖场环境监测及健康风险评估,尤其涉及一种基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶模拟与健康风险预警方法。
技术介绍
1、随着养殖业的养殖规模及集约化程度的不断提升,养殖场及其周边环境中的生物气溶胶浓度显著增加。生物气溶胶中富含多种微生物,包括细菌、真菌、病毒及过敏原,不仅会对养殖场的空气质量和周围社区的公共卫生构成潜在威胁,还会影响动物的健康,导致人类的呼吸系统疾病、过敏反应等健康问题。因此,构建一个高效的监测和预警系统,以便及时评估生物气溶胶浓度的变化及其对健康的影响,显得尤为重要。
2、传统的监测方法多依赖于定期样本的采集与实验室分析,这种方式不仅耗时且效率低下,无法实时反映生物气溶胶的动态变化。为应对这一挑战,迫切需要对生物气溶胶的来源、浓度变化及微生物组分进行系统分析,并根据实际情况实现动态更新。这一系统将为预警和管理生物气溶胶对空气质量及公共健康的影响提供有力支持,为养殖业的可持续发展奠定科学基础,并有助于减少资源浪费、降低企业经济损失,实现更加精准的地方性防控措施。
技术实
...【技术保护点】
1.一种基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶浓度模拟及健康风险预警方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶浓度模拟及健康风险预警方法,其特征在于,所述对采集的数据进行标准化处理包括去除异常值、归一化处理及数据类型统一,标准化后的数据形成结构化数据集并存储于分布式数据库中,确保数据存储的可靠性和跨区域共享能力。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶浓度模拟及健康风险预警方法,其特征在于,所述对数据集进行预处理包括使用随机森林算法结合统计学方法进行异常检测与处理,通过分析
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶浓度模拟及健康风险预警方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶浓度模拟及健康风险预警方法,其特征在于,所述对采集的数据进行标准化处理包括去除异常值、归一化处理及数据类型统一,标准化后的数据形成结构化数据集并存储于分布式数据库中,确保数据存储的可靠性和跨区域共享能力。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶浓度模拟及健康风险预警方法,其特征在于,所述对数据集进行预处理包括使用随机森林算法结合统计学方法进行异常检测与处理,通过分析数据特征和分布式模式,精准识别并去除噪声数据,并使用插值法、均值填补或基于深度学习的预测补全方法对缺失值进行处理。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶浓度模拟及健康风险预警方法,其特征在于,所述环境数据包括但不限于温度、湿度、气压、大气污染物浓度和位置信息。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶浓度模拟及健康风险预警方法,其特征在于,所述健康风险预警模型中的风险阈值基于法规标准、行业规范和历史风险数据设定。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶浓度模拟及健康风险预警方法...
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