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申请/专利权人：中用科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的ppb级污染物监测预警方法及系统，用于环境监测技术，该方法包括以下步骤：获取洁净室内各个区域风险源的地理位置信息数据；在每个区域中布置监测设备；构建统计模型，并利用历史数据和统计分析法分析统计模型中各个区域的风险类型；获取监测设备监测的实时环境监测数据，并输入到卷积神经网络模型中进行风险识别；利用预测模型预测未来一周内各个区域风险等级和类型；当风险数据超出危险警报阈值时；启动对应预警区域的警报程序；在预警区域制定警报应急方案。本发明使得洁净室可以得到未来一周内各个区域的风险等级和类型的精确预测，从而提前采取预防措施。

主权项：1.一种基于卷积神经网络的ppb级污染物监测预警方法，其特征在于，该ppb级污染物监测预警方法包括以下步骤：S1、获取洁净室内各个区域风险源的地理位置信息数据，并为洁净室的各个区域赋予区域ID；S2、在每个区域中布置监测设备，并为监测设备赋予设备ID；S3、获取预警区域的地理位置信息数据，构建统计模型，并利用历史数据和统计分析法分析统计模型中各个区域的风险类型；S4、根据设备ID获取监测设备监测的实时环境监测数据，并输入到卷积神经网络模型中进行风险识别；S5、将识别的风险状态与对应的区域ID关联，并利用预测模型预测未来一周内各个区域风险等级和类型，为每个区域设定危险警报阈值；S6、根据区域ID对比各个区域的风险数据与设定的危险警报阈值，当风险数据超出危险警报阈值时，将对应区域的地理位置信息和风险类型记录到警报触发点集群中；S7、若预测的风险扩散路径与预警区域的地理位置信息出现重叠，则利用区域ID确定启动警报程序的具体区域，并启动对应预警区域的警报程序；S8、解析警报程序的危害等级，并针对危害等级在预警区域制定警报应急方案，同时向预警区域发送警报通知；所述将识别的风险状态与对应的区域ID关联，并利用预测模型预测未来一周内各个区域风险等级和类型，为每个区域设定危险警报阈值包括以下步骤：S51、获取神经网络模型输出的识别结果，将识别的风险状态与监测设备的设备ID关联；S52、根据设备ID和设备位置的对应关系，将风险状态与对应的区域ID关联起来；S53、使用预测模型，将监测数据和风险状态输入预测模型中，预测未来一周内各个区域的风险等级和类型；S54、根据洁净室中各个区域的特性和各个区域的风险类型，为每个区域设定危险警报阈值；所述使用预测模型，将监测数据和风险状态输入预测模型中，预测未来一周内各个区域的风险等级和类型包括以下步骤：S531、收集历史的监测数据以及对应的风险状态；S532、构建随机森林模型，并设定随机森林模型的参数；S533、使用训练集数据构建多棵决策树，在节点分裂时引入随机特征；S534、每棵决策树根据随机特征对训练集进行分类，得到分类结果；S535、对新输入的监测数据，在每棵决策树上进行预测，得到每棵决策树的分类结果；S536、汇总各决策树的预测结果，通过投票法得到随机森林的最终预测结果；S537、根据最终预测结果，确定未来一周内各区域的风险等级和风险类型，输出风险预测结果，并在地图上进行标注，实现风险管理。

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