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专利名称：一种基于大数据的水污染溯源方法和系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202411090374.7

专利申请（专利权）人：山西华境清治环保开云优惠体育网页版入口有限公司
权利人地址：山西省长治市长治高新技术产业开发区宝源路53号5G电子智造基地2号厂房1层

专利发明（设计）人：魏珊珊,韩玮,马慧波,李钟泽,方达熠,原僡

专利摘要：本发明公开了一种基于大数据的水污染溯源方法和系统，涉及数据处理技术领域，该系统包括以下组成部分：步骤S100，数据收集与预处理；步骤S200，动态权重调整算法设计；步骤S300，水污染溯源模型构建：步骤S400，溯源结果验证与优化；步骤S500，溯源结果展示与应用。通过部署在河流、湖泊水体中的水质监测站和气象站设备，实时收集水质、气象和水文数据，并对收集到的数据进行预处理。通过设计动态权重调整算法，能够实时地根据数据的变化趋势和重要性自动调整各数据源和影响因素的权重，有效地利用了实时数据和历史数据的优势，使得溯源模型能够更准确地反映当前的水质状况和环境变化，从而提高了溯源结果的准确性和时效性。

主权利要求：
1.一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：步骤S100，数据收集与预处理：通过部署在河流、湖泊水体中的水质监测站和气象站设备，实时收集水质、气象和水文数据，并对收集到的数据进行预处理；
步骤S200，动态权重调整算法设计：设计一种基于实时数据和历史数据变化的动态权重调整算法，根据实时数据的更新和历史数据的变化趋势，自动计算并调整各数据源和影响因素的权重；
步骤S200包括：
步骤S201，根据历史数据和专家知识，初步设定各数据源和影响因素的权重；
步骤S202，实时获取最新的监测数据，分析各数据源数据的变化趋势，识别数据中的异常或突变点；
步骤S202采用ARIMA模型算法分析各数据源数据的变化趋势，其计算公式为：其中，Yt是收
集到的数据在时刻t的值，i和j分别是自回归项和移动平均项的索引，φi和θj分别是自回归项和移动平均项的系数，L是滞后算子，p是自回归项的阶数，q是移动平均项的阶数，εt是误差项，c是常数项，δ是趋势项的系数，d是差分阶数，ΔkYt?k表示Yt的k阶差分；
步骤S203，根据数据变化量、相关性和重要性因素，计算各数据源和影响因素的权重调整因子，根据权重调整因子和当前权重，计算新的权重值，通过多次迭代，不断调整权重；
步骤S203中调整权重的具体步骤为：
(1)根据历史数据和专家知识，初步设定各数据源和影响因素的权重；
(2)分析每个数据源或影响因素的数据变化量，并评估各数据源或影响因素之间的相关性，根据业务需求或专家知识确定每个数据源或影响因素的重要性，为每个数据源或影响因素计算一个权重调整因子；
(3)根据计算得到的权重调整因子和当前的权重，计算新的权重值；
(4)设定迭代优化过程的终止条件，包括达到预设的迭代次数、权重变化量小于预设阈值、目标函数值收敛，在每次迭代中，重新计算权重调整因子并更新权重值；
(5)当迭代优化过程结束，输出最终的权重向量；
步骤S203中采用梯度下降算法进行迭代优化，为待优化的权重向量w分配初始值w0，根据需求，定义目标函数f(w)，该函数用于评估权重向量w的质量，在每次迭代中，计算目标函数f(w)在当前权重向量(wt)处的梯度 根据梯度下降法的公式更新权重向量w，得到新的权重向量wt+1，其中，η是学习率，重复迭代，直到满足终止条件，输出最终的权重向量w，作为动态权重调整算法的优化结果；
步骤S300，水污染溯源模型构建：基于调整后的权重，构建水污染溯源模型，通过模拟污染物的扩散路径和速度参数，结合地理信息和气象条件因素，进行污染源的追踪和定位；
步骤S400，溯源结果验证与优化：将溯源结果与实地调查和专家意见进行对比验证，根据验证结果对算法和模型进行优化和调整；
步骤S500，溯源结果展示与应用：将溯源结果以图表的形式展示给用户，包括污染扩散地图和污染源分布图，并将其应用于环境管理、应急响应和污染控制领域。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤S100采用数据标准化算法对收集到的数据进行预处理，其计算公式为： 其中：X是原始数据集中的值，μ是原始数据集的均值，σ是原始数据集的标准差，Xnorm是标准化后的数据值。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤S300包括：步骤S301，将水质、气象和水文的多源数据集成在一起，形成统一的数据集，对集成后的数据进行预处理；
步骤S302，根据溯源问题的特点，选择数学模型，根据数据特点和算法要求，设定模型的参数，使用历史数据对模型进行训练，调整模型参数以优化溯源性能；
步骤S303，将实时数据输入训练好的模型中，利用模型进行污染源的追踪和定位，输出溯源结果，包括污染源的位置、扩散路径信息。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤S303中采用贝叶斯网络算法；根据水质、气象、水文数据及其之间的依赖关系，构建包含污染源位置和监测数据节点的贝叶斯网络，为贝叶斯网络中的每个节点设定先验概率，实时收集水质监测数据，并将其作为输入数据，计算污染源位置的后验概率P(S|D1,D2,…,Dn)，其计算公式为： 其中S表示污染源位置，D1,D2,…,Dn表示水质监测数据，根据计算得到的后验概率，确定污染源位置，并进行溯源追踪，输出溯源追踪结果，包括污染源的位置、扩散路径信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤S400中，对模型进行优化和调整的具体步骤为：(1)根据模型类型和具体应用场景，确定对模型性能有影响的参数，为每个关键参数设定取值范围；
(2)使用网格搜索方法来遍历所有参数组合，对于每种参数组合，使用训练集重新训练模型，并使用验证集评估其性能，记录每种参数组合对应的性能指标；
(3)根据性能指标，选择最优的参数组合，使用最优参数组合重新训练模型，得到最终的优化模型。
6.根据权利要求1所述水污染溯源方法采用的一种基于大数据的水污染溯源系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：数据收集与预处理模块：通过部署在河流、湖泊水体中的水质监测站、气象站设备，实时收集水质、气象、水文多源数据，并对收集到的数据进行预处理；
动态权重调整算法模块：设计并实现一种基于实时数据和历史数据变化的动态权重调整算法，根据实时数据的更新和历史数据的变化趋势，自动计算并调整各数据源和影响因素的权重；
水污染溯源模型构建模块：基于调整后的权重，构建水污染溯源模型，利用多源数据融合技术，将水质、气象、水文数据集成在一起，进行综合分析，通过模拟污染物的扩散路径、速度参数，结合地理信息、气象条件因素，进行污染源的追踪和定位；
溯源结果验证与优化模块：将溯源结果与实地调查、专家意见进行对比验证，根据验证结果对算法和模型进行优化和调整；
溯源结果展示与应用模块：将溯源结果以可视化的形式展示给用户，包括污染扩散地图、污染源分布图，提供直观的溯源结果展示，并将结果应用于环境管理、应急响应和污染控制领域。 说明书 : 一种基于大数据的水污染溯源方法和系统技术领域[0001] 本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种基于大数据的水污染溯源方法和系统。背景技术[0002] 随着环境监测技术的不断进步和大数据技术的广泛应用，水污染溯源作为环境保护领域的重要研究方向，日益受到关注。[0003] 传统的水污染溯源方法往往依赖于单一数据源或简单的数据融合技术，一方面，单一数据源会因监测站点分布不均、监测指标有限的原因，导致溯源结果片面或不准确，另一方面，传统的水污染溯源方法在处理多源数据时，往往采用固定的权重分配方式，忽略了不同数据源在不同时间和情境下的动态变化特性，这种静态的权重分配方式难以适应复杂多变的水污染情况，容易导致溯源结果不准确或存在偏差，此外，传统方法缺乏对数据源时效性和重要性的动态评估机制，无法根据数据的实时更新和历史变化趋势自动调整权重，从而限制了溯源方法的适应性和灵活性。[0004] 如专利申请号为202110987964X的发明专利申请公开了一种智慧城市涉水环节全过程耦合模拟方法；其主要关注于气象数据的获取和水文、面源数据的模拟，以及污水处理和水质水生态数据的生成；并未涉及具体如何污染溯源。[0005] 如专利申请号为202211676491.2的发明专利申请公开了一种空天地一体化湖泊水质溯源方法、系统、设备及存储介质；其侧重于使用遥感技术进行水质监测和溯源。[0006] 如专利申请号为202211137648.4的发明专利申请公开了一种小流域水生态环境精细化管控的方法及系统；其侧重于小流域的管控，包括水生态环境现状调查、汇水单元划分、污染排放清单建立等，而不是溯源技术本身。[0007] 如专利申请号为202211513556.1的发明专利申请公开了一种流域水环境智慧化管理方法，该方法着重于分析管网关系、排污口与污染源的空间矢量关系、污染物成分对应关系等。其权重计算是根据水质预警报警特征因子和区域水环境污染特点，耦合污染源关系权重计算规则，来构建排污口与污染源水质监测关系矩阵。其权重计算规则用于评估污染源对特定排口的影响，而且更多依赖于人工设定的规则。[0008] 水污染溯源旨在通过收集和分析水体中各类数据，识别并定位污染源头，为污染控制和环境管理提供科学依据，然而，如何有效整合这些多源数据，通过对数据权重进行动态调整以提高溯源准确性，仍是当前亟待解决的问题。发明内容[0009] 本发明的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种基于大数据的水污染溯源方法和系统，它能够通过实时分析多源数据，结合历史数据的变化趋势，利用动态权重调整算法自动调整不同数据源和影响因素的权重，实现更准确地追踪和定位污染源，不仅提高了溯源结果的准确性和适应性，还通过自动化和智能化的处理方式，显著提升了溯源效率。[0010] 本发明为解决上述技术问题，提供如下技术方案：[0011] 一方面，提供了一种基于大数据的水污染溯源方法，该方法包括以下具体步骤：[0012] 步骤S100，数据收集与预处理：通过部署在河流、湖泊水体中的水质监测站和气象站设备，实时收集水质、气象和水文数据，并对收集到的数据进行预处理；[0013] 步骤S200，动态权重调整算法设计：设计一种基于实时数据和历史数据变化的动态权重调整算法，根据实时数据的更新和历史数据的变化趋势，自动计算并调整各数据源和影响因素的权重；[0014] 步骤S300，水污染溯源模型构建：基于调整后的权重，构建水污染溯源模型，通过模拟污染物的扩散路径和速度参数，结合地理信息和气象条件因素，进行污染源的追踪和定位；[0015] 步骤S400，溯源结果验证与优化：将溯源结果与实地调查和专家意见进行对比验证，根据验证结果对算法和模型进行优化和调整；[0016] 步骤S500，溯源结果展示与应用：将溯源结果以图表的形式展示给用户，包括污染扩散地图和污染源分布图，并将其应用于环境管理、应急响应和污染控制领域。[0017] 进一步，步骤S100采用数据标准化算法对收集到的数据进行预处理，其计算公式为： ，其中： 是原始数据集中的值， 是原始数据集的均值， 是原始数据集的标准差， 是标准化后的数据值。[0018] 进一步，步骤S200包括：[0019] 步骤S201，根据历史数据和专家知识，初步设定各数据源和影响因素的权重；[0020] 步骤S202，实时获取最新的监测数据，分析各数据源数据的变化趋势，识别数据中的异常或突变点；[0021] 步骤S203，根据数据变化量、相关性和重要性因素，计算各数据源和影响因素的权重调整因子，根据权重调整因子和当前权重，计算新的权重值，通过多次迭代，不断调整权重。[0022] 进一步，步骤S202采用ARIMA模型算法分析各数据源数据的变化趋势，其计算公式为： ，其中， 是收集到的数据在时刻 的值，和 分别是自回归项和移动平均项的索引， 和 分别是自回归项和移动平均项的系数， 是滞后算子， 是自回归项的阶数，是移动平均项的阶数，是误差项， 是常数项，是趋势项的系数， 是差分阶数， 表示 的 阶差分。[0023] 进一步，步骤S203中调整权重的具体步骤为：[0024] （1）根据历史数据和专家知识，初步设定各数据源和影响因素的权重；[0025] （2）分析每个数据源或影响因素的数据变化量，并评估各数据源或影响因素之间的相关性，根据业务需求或专家知识确定每个数据源或影响因素的重要性，为每个数据源或影响因素计算一个权重调整因子；[0026] （3）根据计算得到的权重调整因子和当前的权重，计算新的权重值；[0027] （4）设定迭代优化过程的终止条件，包括达到预设的迭代次数、权重变化量小于预设阈值、目标函数值收敛，在每次迭代中，重新计算权重调整因子并更新权重值；[0028] （5）当迭代优化过程结束，输出最终的权重向量。[0029] 进一步，步骤S203中采用梯度下降算法进行迭代优化，为待优化的权重向量 分配初始值 ，根据需求，定义目标函数 ，该函数用于评估权重向量 的质量，在每次迭代中，计算目标函数 在当前权重向量 处的梯度 ，根据梯度下降法的公式 ，更新权重向量 ，得到新的权重向量 ，其中， 是学习率，重复迭代，直到满足终止条件，输出最终的权重向量 ，作为动态权重调整算法的优化结果。[0030] 进一步，步骤S300包括：[0031] 步骤S301，将水质、气象和水文的多源数据集成在一起，形成统一的数据集，对集成后的数据进行预处理；[0032] 步骤S302，根据溯源问题的特点，选择数学模型，根据数据特点和算法要求，设定模型的参数，使用历史数据对模型进行训练，调整模型参数以优化溯源性能；[0033] 步骤S303，将实时数据输入训练好的模型中，利用模型进行污染源的追踪和定位，输出溯源结果，包括污染源的位置、扩散路径信息。[0034] 进一步，步骤S303中采用贝叶斯网络算法；根据水质、气象、水文数据及其之间的依赖关系，构建包含污染源位置和监测数据节点的贝叶斯网络，为贝叶斯网络中的每个节点设定先验概率，实时收集水质监测数据，并将其作为输入数据，计算污染源位置的后验概率 ，其计算公式为： ，其中表示污染源位置， 表示水质监测数据，根据计算得到的后验概率，确定污染源位置，并进行溯源追踪，输出溯源追踪结果，包括污染源的位置、扩散路径信息。[0035] 进一步，步骤S400中，对模型进行优化和调整的具体步骤为：[0036] （1）根据模型类型和具体应用场景，确定对模型性能有影响的参数，为每个关键参数设定取值范围；[0037] （2）使用网格搜索方法来遍历所有参数组合，对于每种参数组合，使用训练集重新训练模型，并使用验证集评估其性能，记录每种参数组合对应的性能指标；[0038] （3）根据性能指标，选择最优的参数组合，使用最优参数组合重新训练模型，得到最终的优化模型。[0039] 另一方面，提供了一种基于大数据的水污染溯源系统，该系统包括以下组成部分：[0040] 数据收集与预处理模块：通过部署在河流、湖泊水体中的水质监测站、气象站设备，实时收集水质、气象、水文等多源数据，并对收集到的数据进行预处理；[0041] 动态权重调整算法模块：设计并实现一种基于实时数据和历史数据变化的动态权重调整算法，根据实时数据的更新和历史数据的变化趋势，自动计算并调整各数据源和影响因素的权重；[0042] 水污染溯源模型构建模块：基于调整后的权重，构建水污染溯源模型，利用多源数据融合技术，将水质、气象、水文数据集成在一起，进行综合分析，通过模拟污染物的扩散路径、速度参数，结合地理信息、气象条件因素，进行污染源的追踪和定位；[0043] 溯源结果验证与优化模块：将溯源结果与实地调查、专家意见进行对比验证，根据验证结果对算法和模型进行优化和调整；[0044] 溯源结果展示与应用模块：将溯源结果以可视化的形式展示给用户，包括污染扩散地图、污染源分布图等，提供直观的溯源结果展示，并将结果应用于环境管理、应急响应和污染控制领域。[0045] 与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：[0046] 本发明提出了一种基于实时数据和历史数据变化的动态权重调整算法，有助于更准确地反映当前的水质状况和环境变化。采用多源数据融合技术，通过集成水质、气象、水文数据，进行综合分析，提高溯源的准确性。在溯源模型构建中，采用了贝叶斯网络算法，能够处理复杂的依赖关系。本发明强调了将溯源结果以图表形式展示，提高了结果的可读性和实用性。[0047] 本发明通过设计动态权重调整算法，能够实时地根据数据的变化趋势和重要性自动调整各数据源和影响因素的权重，有效地利用了实时数据和历史数据的优势，使得溯源模型能够更准确地反映当前的水质状况和环境变化，从而提高了溯源结果的准确性和时效性。[0048] 本发明通过设计动态权重调整算法，极大地增强了本发明的适应性和灵活性，在面对突发性的水污染事件或长期存在的污染源时，能够通过动态调整权重，快速、准确地追踪和定位污染源，为环境管理、应急响应和污染控制提供有力的支持。[0049] 与依赖单一数据源的传统方法相比，本发明通过多源数据融合，克服了数据片面性的问题。本发明通过动态权重调整，解决了传统方法中固定权重分配无法适应数据动态变化的问题。通过对实时数据的集成和历史数据的利用，提高了溯源方法的适应性和灵活性；通过自动化的数据处理和智能化的模型构建，提高了溯源效率，减少了人为因素的干扰。[0050] 综上所述，本发明在水污染溯源领域提供了一种新颖的方法，它通过综合利用多源数据、动态权重调整、先进的统计方法和自动化技术，提高了溯源的准确性和效率，克服了现有技术的局限性。具体实施方式[0051] 下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0052] 实施例一[0053] 一种基于大数据的水污染溯源方法和系统在城市河流污染溯源方面的应用，通过快速、准确地定位污染源，并制定出有效的治理措施，以应对当前紧迫的环境挑战。[0054] 步骤S100，数据收集与预处理：在河流沿岸及关键节点，包括入河口、工业区下游、生活污水排放口等部署高精度水质监测站、气象站和水文监测设备，这些设备能够实时收集包括pH值、溶解氧、重金属含量等水质参数，风速、风向、温度的气象参数，以及流速、水位的水文参数，通过无线传输技术，将各监测站点的数据实时传输至数据中心，确保数据的及时性和完整性，采用数据标准化算法对收集到的原始数据进行预处理，具体步骤包括计算原始数据集的均值和标准差，然后根据公式将原始数据转换为标准化数据值，以消除不同量纲和量级对数据分析的影响，其计算公式为： ，其中： 是原始数据集中的值， 是原始数据集的均值， 是原始数据集的标准差， 是标准化后的数据值。[0055] 步骤S200，动态权重调整算法设计（步骤S201?步骤S203）：基于历史数据和专家知识，初步设定各数据源和影响因素的权重，这些权重反映了各因素在溯源过程中的重要性和贡献度，实时获取最新的监测数据，利用动态权重调整算法分析数据的变化趋势，通过识别数据中的异常或突变点，判断污染源的可能位置和扩散方向，根据数据变化量、相关性、重要性等因素，计算各数据源和影响因素的权重调整因子，然后，采用梯度下降算法进行多次迭代优化，在每次迭代中，根据当前权重和权重调整因子计算新的权重值，直至权重变化量小于预设阈值或达到预设的迭代次数，最终输出优化后的权重向量。[0056] 步骤S300，水污染溯源模型构建（步骤S301?步骤S303）：将预处理后的多源数据集成在一起，形成统一的数据集，通过数据清洗和整合，确保数据的准确性和完整性，选择贝叶斯网络算法作为溯源模型，具体地，根据水质、气象、水文数据及其之间的依赖关系，构建包含污染源位置和监测数据节点的贝叶斯网络，为贝叶斯网络中的每个节点设定先验概率，实时收集水质监测数据，并将其作为输入数据，计算污染源位置的后验概率，其计算公式为： ，其中 表示污染源位置， 表示水质监测数据，根据计算得到的后验概率，确定污染源位置，并进行溯源追踪，输出溯源追踪结果，包括污染源的位置、扩散路径信息，将实时数据输入训练好的模型中，利用模型模拟污染物的扩散路径和速度，结合地理信息和气象条件，进行污染源的追踪和定位，模型输出溯源结果，包括污染源的位置、扩散路径、影响范围信息。[0057] 步骤S400，溯源结果验证与优化：将溯源结果与实地调查结果、专家意见进行对比验证，通过现场勘查、样本采集和分析等手段，确认溯源结果的准确性和可靠性，根据验证结果，采用网格搜索方法调整模型参数，通过遍历不同的参数组合，找到最优的参数配置，以进一步提高溯源性能，优化后的模型能够更准确地反映污染物的扩散规律和溯源过程。[0058] 步骤S500，溯源结果展示与应用：将溯源结果以直观、易懂的形式展示给环保部门、科研机构和社会公众，通过污染扩散地图、污染源分布图等图表，清晰地展示污染物的扩散路径、影响范围以及污染源的具体位置，将溯源结果应用于环境管理、应急响应和污染控制领域，为决策者提供科学依据，指导污染治理工作的制定和实施，同时，通过媒体宣传和教育活动，提高公众对环境保护的认识和参与度，共同维护城市的生态环境。[0059] 实施例二[0060] 在实施例一的基础上，本实施例详细描述了一种基于大数据的水污染溯源方法的动态权重调整算法设计，通过对动态权重调整算法的设计优化，提高系统的整体性能和溯源结果的准确性。[0061] 收集历史水污染事件的相关数据，包括水质参数（溶解氧、pH值、重金属浓度）、气象条件（降雨量、风速、风向）、水文数据（河流流量、水位变化）以及专家经验知识，基于上述数据，结合专家经验，对每个数据源和影响因素进行初步评估，并设定其初始权重，权重的设定应反映各因素对水污染溯源的重要程度，确保所有初始权重的总和为1，以便于后续计算和调整。[0062] 通过传感器网络、在线监测系统手段，实时获取最新的水质、气象、水文等监测数据，对获取的数据进行清洗、去噪、插值的预处理操作，确保数据的准确性和完整性，采用AR I M A模 型 算法 ，分析 各 数据 源 数 据的 变 化趋 势 ，其 计 算 公式 为 ：，其中， 是收集到的数据在时刻 的值，和 分别是自回归项和移动平均项的索引， 和 分别是自回归项和移动平均项的系数， 是滞后算子， 是自回归项的阶数，是移动平均项的阶数，是误差项，是常数项，是趋势项的系数， 是差分阶数， 表示 的 阶差分，识别数据中的异常或突变点，这些异常点可能指示潜在的水污染事件或数据源故障。[0063] 利用相关系数、协方差等统计指标，评估各数据源和影响因素之间的相关性，高相关性意味着某些因素可能共同影响水污染溯源结果，结合业务需求、专家知识和历史数据，评估各因素在水污染溯源中的重要性，重要性权重反映了不同因素在溯源过程中的相对贡献，综合数据变化量、相关性分析结果和重要性评估，为每个数据源和影响因素计算权重调整因子，调整因子可以是正数或负数，表示权重应增加或减少的程度。[0064] 为待优化的权重向量分配初始值，这些初始值可以是基于历史数据或专家知识的初步权重，根据溯源任务的需求，定义目标函数来评估权重向量的质量，目标函数可以是溯源结果的准确性、模型的预测误差或其他相关指标，在每次迭代中，计算目标函数在当前权重向量处的梯度，梯度指示了权重向量调整的方向，即如何改变权重以最小化目标函数，根据梯度下降法的公式，更新权重向量，具体地，为待优化的权重向量 分配初始值 ，根据需求，定义目标函数 ，该函数用于评估权重向量 的质量，在每次迭代中，计算目标函数 在当前权重向量 处的梯度 ，根据梯度下降法的公式，更新权重向量 ，得到新的权重向量 ，通常，权重向量会沿着梯度的反方向移动一定步长，设定迭代优化过程的终止条件，如达到预设的迭代次数、权重变化量小于预设阈值或目标函数值收敛，当满足任一终止条件时，停止迭代。其中， 是学习率，重复迭代，直到满足终止条件，输出最终的权重向量 ，作为动态权重调整算法的优化结果。[0065] 将优化后的权重向量应用于水污染溯源模型，评估其对溯源性能的影响，评估指标包括溯源结果的准确性、计算时间、模型稳定性，分析优化前后的溯源结果差异，识别哪些数据源和影响因素的权重变化对溯源结果产生了显著影响，将优化后的权重向量正式应用于水污染溯源模型，提高模型的适应性和准确性，持续监控模型的性能，收集新的监测数据，并根据需要进一步优化算法设计，这包括定期重新评估权重、调整优化策略。[0066] 对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

专利地区：山西

专利申请日期：2024-08-09

专利公开日期：2024-11-05

专利公告号：CN118607394B