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公开(公告)号：CN114580266A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210047231.2
申请日：2022-01-17
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/16 , G06F119/02
摘要： 本发明涉及河口区污染物监测领域，提供涉及一种陆源污染物智能综合评价方法及系统，包括：S1：获取污染物数据集和河流流量数据集，通过各污染物数据与河流流量数据的相关系数获取各污染物的污染源类型，计算获得各污染物通量；S2：计算获得各污染物数据对应的污染因子指数，通过层次分析法获得各污染因子指数的权重，根据各污染因子指数的权重计算获得综合污染评价级别；S3：将各污染物数据对应的污染因子指数和污染物通量作为输入，将综合污染评价级别作为输出，训练人工神经网络，将训练好的人工神经网络应用于陆源污染物综合污染评价。本发明提高综合评价的精确度和可信度，在未来的河流治理中提供辅助决策。
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公开(公告)号：CN114527249B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210047222.3
申请日：2022-01-17
IPC分类号： G01N33/18 , G06F18/2321 , G06F17/18
摘要： 本发明涉及水质监测领域，提供一种水质监测数据质量控制方法及系统，包括：S1：获取初始水质监测数据，对所述初始水质监测数据进行数据清洗，获得水质数据集；S2：通过多元高斯分布异常数据监测方法计算所述水质数据集的联合概率密度函数，通过所述联合概率密度函数对所述水质数据集进行第一次异常数据筛选，获得第一次筛选后的水质数据集；S3：将所述第一次筛选后的水质数据集通过基于密度的聚类分析进行第二次异常数据筛选，获得第二次筛选后的水质数据集，将所述第二次筛选后的水质数据集作为最终水质监测结果。本发明在减少传统异常数据监测工作量的同时，可以较好的挖掘出具有统计意义的水质异常数据，可有效增加水质监测数据质量控制的合理性。
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公开(公告)号：CN112836859B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110025540.5
申请日：2021-01-08
摘要： 本发明提供了一种河口区污染物监测数据的智能融合与分析方法，包括：收集研究区域污染物的历史数据，构建研究区域的污染物数据库；考虑主要的影响因素，构建污染物输运模型；根据已有数据结合污染物输运模型，给出背景场；结合监测的实时数据，采用自适应的最优插值算法(OI)实现数据同化，提高模型预报精度；将时变振幅拟合与机器学习相结合，对数据同化结果进行分析，获取河口区污染物的变化特征。
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公开(公告)号：CN112906936B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110019683.5
申请日：2021-01-07
摘要： 本发明公开了一种基于集成神经网络的河流污染物通量智能计算与预测方法，包括以下步骤：S1、输入污染物浓度与河流流量历史数据，判别河流主要污染物类型和流量时均变化类型，利用机器学习的支撑向量机方法，实现河流主要污染物的污染源类型和流量时均变化程度的智能分类；S2、依据S1中对于主要污染物和时均变化类型的判断，结合不同需求以及客观条件，调整污染物通量计算公式，进行污染物通量计算；S3、应用卷积神经网络方法，结合长短期记忆人工神经网络和栈式自编码器预测污染物浓度与河流流量，将污染物浓度与河流流量的预测数据输入S1进行智能分类，依据S1分类结果，结合预测数据，应用S2预测污染物通量。
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公开(公告)号：CN114676880A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210163960.4
申请日：2022-02-22
摘要： 本发明涉及污染物检测领域，提供一种河口区污染物漂移扩散预测方法及系统，包括：S1：获取污染物浓度背景场数据、风场背景场数据和河口区的河流监测数据；S2：通过深度学习对河流监测数据进行预测，获得污染物浓度；S3：对河流监测数据进行预测，获得预测流量；S4：将预测流量和风场背景场数据输入风浪流耦合模型，获得大气驱动和流场驱动；S5：将污染物浓度背景场数据、流场驱动、大气驱动和污染物浓度输入污染物三维运输模型进行预测，获得河口区污染物漂移扩散预测结果。本发明充分考虑了预测的效率与质量，结合风浪流耦合模型，可进一步的提升污染物三维运输模型的速度、精确度，有效提高了河口区污染物漂移扩散数值预报的时效性与精确度。
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公开(公告)号：CN112906936A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110019683.5
申请日：2021-01-07
摘要： 本发明公开了一种基于集成神经网络的河流污染物通量智能计算与预测方法，包括以下步骤：S1、输入污染物浓度与河流流量历史数据，判别河流主要污染物类型和流量时均变化类型，利用机器学习的支撑向量机方法，实现河流主要污染物的污染源类型和流量时均变化程度的智能分类；S2、依据S1中对于主要污染物和时均变化类型的判断，结合不同需求以及客观条件，调整污染物通量计算公式，进行污染物通量计算；S3、应用卷积神经网络方法，结合长短期记忆人工神经网络和栈式自编码器预测污染物浓度与河流流量，将污染物浓度与河流流量的预测数据输入S1进行智能分类，依据S1分类结果，结合预测数据，应用S2预测污染物通量。
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公开(公告)号：CN114527249A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210047222.3
申请日：2022-01-17
摘要： 本发明涉及水质监测领域，提供一种水质监测数据质量控制方法及系统，包括：S1：获取初始水质监测数据，对所述初始水质监测数据进行数据清洗，获得水质数据集；S2：通过多元高斯分布异常数据监测方法计算所述水质数据集的联合概率密度函数，通过所述联合概率密度函数对所述水质数据集进行第一次异常数据筛选，获得第一次筛选后的水质数据集；S3：将所述第一次筛选后的水质数据集通过基于密度的聚类分析进行第二次异常数据筛选，获得第二次筛选后的水质数据集，将所述第二次筛选后的水质数据集作为最终水质监测结果。本发明在减少传统异常数据监测工作量的同时，可以较好的挖掘出具有统计意义的水质异常数据，可有效增加水质监测数据质量控制的合理性。
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公开(公告)号：CN112836859A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110025540.5
申请日：2021-01-08
摘要： 本发明提供了一种河口区污染物监测数据的智能融合与分析方法，包括：收集研究区域污染物的历史数据，构建研究区域的污染物数据库；考虑主要的影响因素，构建污染物输运模型；根据已有数据结合污染物输运模型，给出背景场；结合监测的实时数据，采用自适应的最优插值算法(OI)实现数据同化，提高模型预报精度；将时变振幅拟合与机器学习相结合，对数据同化结果进行分析，获取河口区污染物的变化特征。
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公开(公告)号：CN215085965U
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202023343816.4
申请日：2020-12-30
IPC分类号： B01D53/04
摘要： 本实用新型提供了一种废液收集装置，包括废液桶、接头和吸附器；废液桶用于存放多种废液；接头与废液桶可拆卸连接，接头设置有吸附口和多个接口，多个接口分别用于接收废液并流至废液桶中；吸附器与吸附口连接，吸附器用于吸附阈设气体。本实用新型的废液收集装置的接头集合了多个接口，多个接口分别用于接收废液并流至废液桶中，从而将多种废液桶整合在一起，减少废液桶占用的体积，另外，也减少了零部件，从而极大地简化了后期维护难度。
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公开(公告)号：CN214918549U
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202023334735.8
申请日：2020-12-30
IPC分类号： B08B3/02
摘要： 本实用新型提供了一种用于清洗试剂探针的清洗装置，包括固定架、排废机构和清洗机构；排废机构与固定架连接，排废机构用于接收试剂探针排出的试剂，并将试剂排出；清洗机构与固定架连接，且排废机构和清洗机构分开装配于固定架上，清洗机构用于喷出清洗液浸没试剂探针的至少部分，并于试剂探针取出前排出清洗液。本实用新型的清洗装置避免在对试剂探针进行清洗时首次排出的试剂对清洗液造成二次污染，另外也可以避免出现试剂探针挂珠的现象。
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