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申请/专利权人：江苏省环境科学研究院
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的污染地块在线快速污染预测方法、电子设备及储存介质，方法包括：构建污染场地污染级别指标体系；构建污染地块污染风险类别样品库；利用多层感知器MLP构建污染预测模型；对模型进行训练；对模型进行自动迭代升级和性能监控；将待预测数据输入污染预测模型，得到预测结果；本发明能够根据现有的训练数据进行预测，解决了污染地块在企业生产过程中因缺少连续调查检测数据而无法预测污染情况的问题，还能通过持续学习和迭代升级，使得模型能够不断适应新的数据和环境变化，提高预测的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于机器学习的污染地块在线快速污染预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10.基于不同类型的污染指标构建污染场地污染级别指标体系；S20.基于污染地块信息、用地企业数据、地块污染程度的影响因子，根据所述污染场地污染级别指标体系，构建污染地块污染风险类别样品库；S30.基于多层感知器MLP构建污染预测模型；S40.对所述污染预测模型进行训练；S50.基于自动化流程，对所述污染预测模型进行自动迭代升级和性能监控；S60.将待预测数据输入所述污染预测模型，得到污染地块的污染预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏省环境科学研究院 一种基于机器学习的污染地块在线快速污染预测方法、电子设备及储存介质
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