一种基于深度学习的环境污染风险评估方法、系统、计算设备及存储介质
申请号:CN202411824548
申请日期:2024-12-12
公开号:CN119294842A
公开日期:2025-01-10
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种基于深度学习的环境污染风险评估方法、系统、计算设备及存储介质,涉及环境污染风险评估技术领域,包括:基于物理化学性质参数的参数值和背景信息,采用多尺度多因素耦合分析方法确定目标区域的初步环境污染情况;对初步环境污染情况进行验证和校正处理,得到目标环境污染情况;根据目标环境污染情况、历史环境污染风险评估结果、公众健康数据和生物体响应参数的参数值,采用包括基于深度学习的多层感知机、注意力机制和对抗生成网络的环境污染风险评估模型评估目标区域的环境污染情况对公众健康和生态系统的整体影响程度,以得到目标环境污染风险评估结果。本申请提供的技术方案提高了目标环境污染风险评估结果的准确性。
技术关键词
环境污染风险评估
耦合分析方法
多元环境参数
多层感知机
地理加权回归模型
注意力机制
生态系统
多尺度
恢复潜力
多模态融合技术
综合分析方法
存储组件
动态权重分配
网络
计算机存储介质
数据