基于多目标优化算法的地下水污染源识别系统

本发明提供了一种基于多目标优化算法的地下水污染源识别系统。该系统实现了污染源识别精度和效率的显著提高，首先，通过分布式传感器网络实时采集地下水中的污染源数据；接着，利用深度学习模型预测污染源的动态变化，并结合多目标优化算法对污染源位置、浓度变化、识别效率、资源消耗和环境影响多个目标进行优化；最后，系统结合历史数据与实时数据，进行污染源的环境影响评估，并生成针对性的污染源治理策略。本发明通过多目标优化方法，显著提升了地下水污染源识别的精度、效率、资源利用效率及环境友好性。