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排水系统网格化监测平台的建设与数据整合

说明

在污染源识别方面，采用机器学习中的监督学习和无监督学习方法，结合水质、流量等多维数据，通过算法模型的训练与优化，提升识别准确性。常见的识别算法包括决策树、支持向量机、神经网络等，这些算法能够根据历史数据建立污染源预测模型，并不断根据实时数据调整识别参数，达到优化污染源识别效果的目的。

智能化排水系统应具备实时监控和自动调整的能力，当系统通过数据采集识别出污染源时，能够即时反馈给控制中心，自动启用应急处理措施。结合污染源的实时动态变化，系统能够灵活调整排水管道的流向和水量，最大限度地降低污染扩散的风险