基于TRIZ理论的“环境监测预报系统的设计应用”研究

通过建立深度学习模型,应用多层限制玻尔兹曼机(RBM)和一层反向传播(BP)网络组成多层深度信念网络,应用TRIZ理论分析,更好地提炼出空气浓度的趋势,从而更加准确无误地进行监测系统预报和监控。通过模拟人类大脑的神经连接结构,将数据原有空间的特征转换到模型特征空间中进行训练,自动地学习得到层次化的特征表示,从而提高预报性能。近年的实践表明,环境检测系统已成为解决环境空气监管的主要技术措施和手段,为城市主动监管和治理环境空气质量提供了强有力的工具,是实现国家治理雾霾的一项重要措施。