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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明提供了一种地下水有机污染健康风险偏差确定方法、介质及系统，属于地下水有机污染技术领域，包括：首先,收集了经过验证的多组地下水有机污染数据,包括地下水参数、有机污染物参数和气候降水参数。然后,利用贝叶斯网络分析这些参数与健康风险向量致癌风险率、非致癌风险率和暴露剂量之间的概率依赖关系,选择影响健康风险的主要因素。基于此,建立了考虑这些影响因子的健康风险方程组。通过拟合模型并采用蒙特卡洛模拟生成大量数据,训练了一个多分支结构的神经网络预测模型。该模型可根据待测地下水的有机污染数据预测其健康风险向量和风险偏差向量，解决了现有技术难以实现对健康风险的偏差进行评估的技术问题。
主权项：1.一种地下水有机污染健康风险偏差确定方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、获取已验证过准确性的多组地下水的有机污染数据及其对应的健康风险向量和偏差向量，所述有机污染数据包括地下水参数、有机污染物参数、气候降水参数；S20、利用贝叶斯网络建立每一种地下水参数、有机污染物参数、气候降水参数与所述健康风险向量之间的概率依赖度，并根据预设的依赖度阈值，选择影响健康风险的多个参数，记为影响因子组；S30、基于贝叶斯网络的概率依赖关系,建立考虑影响因子组的地下水有机污染健康风险方程组,包括:暴露剂量方程、致癌风险方程、非致癌风险方程、综合健康风险方程、健康风险偏差方程；S40、采用所述多组地下水的有机污染健康风险数据对所述地下水有机污染健康风险方程组进行拟合，得到拟合健康风险方程组；S50、利用蒙特卡洛模拟方法，对拟合健康风险方程组中的参数进行随机采样，生成大量模拟数据；S60、以所述大量模拟数据为训练集，以所述多组地下水的有机污染健康风险数据为验证集，训练一个多分支结构的神经网络，得到地下水有机污染健康风险预测模型，用于根据待测地下水的有机污染数据，计算得到所述待测地下水的健康风险向量和偏差向量；S70、利用预先训练好的健康风险评估模型，输入所述待测地下水的健康风险向量和偏差向量，得到所述待测地下水的健康风险偏差，用于描述所述健康风险向量的可靠度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种地下水有机污染健康风险偏差确定方法、介质及系统
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