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申请/专利权人：应辉环境科技服务(烟台)有限公司

摘要：本发明公开了基于级联神经网络模型的企业排污监测方法及系统，属于企业排污监测技术领域，包括建立不同行业的污染物初始审核数据集；将不同行业的污染物初始审核数据集划分为行审核数据集和列审核数据集；构建排污许可审核神经网络；对构建的排污许可审核神经网络进行训练，获得不同行业的最优排污许可行审核模型和排污许可列审核模型；对排污许可证进行审核，调整排污许可证内容，确定企业准确的排污许可证；将企业排污数据与其对应行业的排污许可证内容进行比对，确定企业的排污情况是否符合要求。本发明能够实现不同行业的排污许可证审核，并确定企业的排污情况是否符合要求，为排污管理提供了新的技术手段和思路。

主权项：1.基于级联神经网络模型的企业排污监测方法，其特征在于，包括：以行业为分类标准，收集待监测区域内不同行业的各类污染物数据，建立不同行业的污染物初始审核数据集；根据污染物审核规则将不同行业的污染物初始审核数据集划分为行审核数据集和列审核数据集；以双向编码特征提取神经网络和金字塔文本分类神经网络为基础神经网络构建排污许可审核神经网络；对构建的排污许可审核神经网络分别使用行审核数据集和列审核数据集进行训练，获得不同行业的最优排污许可行审核模型和排污许可列审核模型；根据相应行业的排污许可审核模型对排污许可证进行审核，并根据检审查结果调整排污许可证内容，确定企业准确的排污许可证；获取并存储企业排污数据，将获取的企业排污数据与其对应行业的排污许可证内容进行比对，确定企业的排污情况是否符合要求；其中，所述根据污染物审核规则将不同行业的污染物初始审核数据集划分为行审核数据集和列审核数据集中，行审核主要关注的是审核单位或个人的具体排放活动和污染物排放数据，审核人员会核实这些信息与持证单位提交的监测数据和报告是否一致，以及是否符合排放标准和法规要求；列审核主要关注的是审核过程和审核机构的管理和执行情况，审核人员会检查审核过程是否严格按照规定进行，是否有偏见或不当干预，以及是否符合审核标准和法规要求；所述以双向编码特征提取神经网络和金字塔文本分类神经网络为基础神经网络构建排污许可审核神经网络中，所述排污许可审核神经网络由双向编码特征提取神经网络与金字塔文本分类神经网络级联构建而成；所述双向编码特征提取神经网络与金字塔文本分类神经网络级联包括：利用双向编码特征提取神经网络将输入的待审核文本进行预处理；利用双向编码特征提取神经网络对每个词语进行编码，得到上下文相关的词向量表示；双向编码特征提取神经网络将获取的词向量表示进行的特征提取和抽象；将抽象后的特征提取结果传递给金字塔文本分类神经网络。

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