基于机器学习模型的园区环境异常应对方法及系统

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基于机器学习模型的园区环境异常应对方法及系统
申请号:CN202411817766
申请日期:2024-12-11
公开号:CN119671051A
公开日期:2025-03-21
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种基于机器学习模型的园区环境异常应对方法及系统。该方法通过水质监测监测传感器集合获取排水网络的水质监测数据集合,并将水质监测数据集合发送至监测服务器,以使监测服务器利用预设园区环境监测模型,并根据水质监测数据集合以及排水网络所对应的排水网络拓扑结构确定园区环境状态,并在园区环境状态为异常状态时,生成异常应对指令,以指示电子阀集合中的各个电子阀进行对应的操作,从而实现对于园区环境状态的监测以及水质异常的快速响应和应对。
技术关键词
水质监测数据 机器学习模型 电子阀 网络拓扑结构 服务器 水质监测传感器 环境监测系统 矩阵 拓扑特征 计算机执行指令 异常状态 节点 融合特征 可读存储介质 梯度下降法 实体