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申请/专利权人：中用科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的ppb级污染物监测预警方法及系统，用于环境监测技术，该方法包括以下步骤：获取洁净室内各个区域风险源的地理位置信息数据；在每个区域中布置监测设备；构建统计模型，并利用历史数据和统计分析法分析统计模型中各个区域的风险类型；获取监测设备监测的实时环境监测数据，并输入到卷积神经网络模型中进行风险识别；利用预测模型预测未来一周内各个区域风险等级和类型；当风险数据超出危险警报阈值时；启动对应预警区域的警报程序；在预警区域制定警报应急方案。本发明使得洁净室可以得到未来一周内各个区域的风险等级和类型的精确预测，从而提前采取预防措施。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的ppb级污染物监测预警方法，其特征在于，该工业环境监测预警方法包括以下步骤：S1、获取洁净室内各个区域风险源的地理位置信息数据，并为洁净室的各个区域赋予区域ID；S2、在每个区域中布置监测设备，并为监测设备赋予设备ID；S3、获取预警区域的地理位置信息数据，构建统计模型，并利用历史数据和统计分析法分析统计模型中各个区域的风险类型；S4、根据设备ID获取监测设备监测的实时环境监测数据，并输入到卷积神经网络模型中进行风险识别；S5、将识别的风险状态与对应的区域ID关联，并利用预测模型预测未来一周内各个区域风险等级和类型，为每个区域设定危险警报阈值；S6、根据区域ID对比各个区域的风险数据与设定的危险警报阈值，当风险数据超出危险警报阈值时，将对应区域的地理位置信息和风险类型记录到警报触发点集群中；S7、若预测的风险扩散路径与预警区域的地理位置信息出现重叠，则利用区域ID确定启动警报程序的具体区域，并启动对应预警区域的警报程序；S8、解析警报程序的危害等级，并针对危害等级在预警区域制定警报应急方案，同时向预警区域发送警报通知。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中用科技有限公司 一种基于卷积神经网络的ppb级污染物监测预警方法及系统
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