典型文献
基于多元数据融合的生态环境污染物类型识别研究
文献摘要：
为提出更有针对性的生态治理措施,文章基于多元数据融合,研究一种生态环境污染物类型识别方法.先利用环保在线监测数据采集仪采集多元污染数据,并实施去量纲、缺失数据填补、去噪等处理.利用PCA方法从数据中选取特征,以特征为输入,通过神经网络算法确定每种单一特征对应下的决策结果.利用D-S证据理论对决策结果实施融合,最终识别出对应的生态环境污染物类型.结果表明:应用所研究方法后,可明确检测出水源中的污染类型,即水源3存在无机主导型污染问题,水源4存在营养主导型的污染问题.
文献关键词：
多元数据融合;污染物类型;PCA方法;神经网络;D-S证据理论
中图分类号：
作者姓名：
李鹿珍
作者机构：
辽宁大学,辽宁 沈阳110024
文献出处：
引用格式：
[1]李鹿珍-.基于多元数据融合的生态环境污染物类型识别研究)[J].环境科学与管理,2022(10):73-77
A类：
去量纲
B类：
多元数据融合,生态环境污染,环境污染物,污染物类型,类型识别,生态治理措施,在线监测,采集仪,缺失数据填补,去噪,神经网络算法,证据理论,对决,结果实,污染类型,机主,主导型
AB值：
0.234903
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