公开(公告)号：CN117591506B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202410046720.5

申请日：2024-01-12

Applicant: 南京大学

Inventor： 黄蕾 ,  任富天 ,  梅丹兵

IPC: G06F16/215 ,  G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/2433

Abstract: 本发明公开了基于融合模型的场地土壤与地下水环境监测数据清洗方法，属于污染场地土壤与地下水数据处理技术领域，包括：获取场地土壤与地下水污染物数据进行分类处理，得到分类后的数据集；基于分类后的数据集训练多个基准深度学习模型，构建多模型融合的数据清洗网络模型，利用多模型融合的数据清洗网络模型的损失值对多模型融合的数据清洗网络模型的参数进行调整，得到标准融合模型；将待清洗数据输入到标准融合模型，进行异常值检测和异常值修复；对清洗后的数据进行合并，存储到数据库或数据仓库中。本发明采用上述的基于融合模型的场地土壤与地下水环境监测数据清洗方法，可融合多个基准深度学习模型提升数据清洗的精度和效率。

公开(公告)号：CN117591506A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202410046720.5

申请日：2024-01-12

Applicant: 南京大学

Inventor： 黄蕾 ,  任富天 ,  梅丹兵

IPC: G06F16/215 ,  G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/2433

Abstract: 本发明公开了基于融合模型的场地土壤与地下水环境监测数据清洗方法，属于污染场地土壤与地下水数据处理技术领域，包括：获取场地土壤与地下水污染物数据进行分类处理，得到分类后的数据集；基于分类后的数据集训练多个基准深度学习模型，构建多模型融合的数据清洗网络模型，利用多模型融合的数据清洗网络模型的损失值对多模型融合的数据清洗网络模型的参数进行调整，得到标准融合模型；将待清洗数据输入到标准融合模型，进行异常值检测和异常值修复；对清洗后的数据进行合并，存储到数据库或数据仓库中。本发明采用上述的基于融合模型的场地土壤与地下水环境监测数据清洗方法，可融合多个基准深度学习模型提升数据清洗的精度和效率。