基于神经网络的场地污染智能模拟和评估技术综述

摘要：

近年来土壤和地下水污染时有发生,然而传统的预测和评估方法有较大的弊端,并且获取的污染样本数据结构关系复杂,如何提取有价值的信息或模拟出污染扩散的范围等便成为了当前研究的热点.神经网络(NN)具有很强的数据挖掘和分析能力,加之引入了深度学习模型,已在各个领域拥有较为成熟的发展.为更好地推进神经网络在场地污染的智能模拟和评估方面的应用,首先陈述了当前场地污染模拟和评估方面的现状及瓶颈,其次介绍了神经网络的原理并列出了主流卷积神经网络模型的优缺点,然后总结出了近两年来神经网络在环境污染预测和评估等方面的具体应用,最后分析神经网络在相关领域的发展前景和需要关注的问题.

关键词：场地污染、神经网络、模拟评估、深度学习模型

所属期刊栏目：36

分类号：X5(环境污染及其防治)

资助基金：国家重点研发计划2018YFC1800905

在线出版日期：2023-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：73-78