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一种基于机器学习的场地地下水和土壤污染风险诊断与管控方法
摘要文本
本发明公开了一种基于机器学习的场地地下水和土壤污染风险诊断与管控方法，包括：构建场地污染风险分类分级案例库，建立场地污染风险分类和分级指标体系，确定场地污染风险分类和分级指标规则；对场地污染风险分类和分级的各指标进行赋分，并运用层次分析法中1～9标度法对各指标的分值进行一致性检验；通过调整BP神经网络和SVM的各项参数，优化最佳的分类、分级模型，基于BP神经网络进行风险分类，基于SVM进行风险分级，并在MATLAB中完成目标案例的风险分类分级预测，根据风险分类分级的预测结果进行风险管控。本发明通过BP神经网络和SVM算法，构建分类分级模型，实现快速、智能、准确地场地污染风险分类分级，为风险管控提供可靠参考。
申请人信息
- 申请人:生态环境部环境规划院
- 申请人地址:100000 北京市石景山区实兴大街15号院
- 发明人: 生态环境部环境规划院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于机器学习的场地地下水和土壤污染风险诊断与管控方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311322998.2 |
| 申请日 | 2023/10/13 |
| 公告号 | CN117556984A |
| 公开日 | 2024/2/13 |
| IPC主分类号 | G06Q10/063 |
| 权利人 | 生态环境部环境规划院 |
| 发明人 | 黄国鑫; 陈坚; 赵航; 牛浩博; 殷乐宜; 李璐; 孙启维 |
| 地址 | 北京市石景山区实兴大街15号院 |
专利主权项内容
1.一种基于机器学习的场地地下水和土壤污染风险诊断与管控方法，其特征在于，包括以下步骤：构建场地污染风险分类分级案例库，包括有风险案例和无风险案例；根据场地污染风险判定需求及场地污染风险分类分级案例，分别建立场地污染风险分类和分级指标体系；分别确定场地污染风险分类和分级指标规则；根据场地污染风险分类和分级指标规则，对场地污染风险分类和分级的各指标进行赋分，并运用层次分析法中1～9标度法对各指标的分值进行一致性检验；通过调整BP神经网络和SVM的各项参数，优化最佳的分类、分级模型，基于BP神经网络进行风险分类，基于SVM进行风险分级，并在MATLAB中完成目标案例的风险分类分级预测，根据风险分类分级的预测结果进行风险管控。