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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明涉及地下水探测技术领域，公开了一种基于One‑hot编码器的地下水污染源空间分布预测方法，包括如下步骤：步骤1、利用地下水流动和溶质运移模型，建立地下水污染物运移的数值模拟模型，以获得地下水污染物浓度监测数据；步骤2、采集步骤1中所获取的地下水污染物浓度监测数据，并进行预处理，预处理包括去噪和标准化处理；步骤3、构建人工神经网络模型，人工神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层。本发明通过多项技术改进，在降低计算成本、减少操作复杂性、提高预测精度、处理复杂地质条件、提高数据利用效率和减少预测不确定性等方面，显著提升了地下水污染源识别的性能和实用性。
主权项：1.一种基于One-hot编码器的地下水污染源空间分布预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、利用地下水流动和溶质运移模型，建立地下水污染物运移的数值模拟模型，以获得地下水污染物浓度监测数据；步骤2、采集步骤1中所获取的地下水污染物浓度监测数据，并进行预处理，预处理包括去噪和标准化处理；步骤3、构建人工神经网络模型，人工神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层，其中：输入层用于输入预处理后的污染物浓度监测数据，隐藏层负责处理输入数据，输出层输出预测的污染源的空间分布；步骤4、采用One-hot编码方法，对输出层输出的污染源的空间分布进行One-hot编码；以将污染源空间预测任务转化为分类问题，且分类标准为区域内是否包含实际污染源；步骤5，利用构建好的人工神经网络模型，对新的监测数据进行预测，最终输出污染源的空间分布概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种基于One-hot编码器的地下水污染源空间分布预测方法
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