基于机器学习的动物笼架污染物识别预警方法及系统

本发明涉及智能环保技术领域，具体地说，涉及基于机器学习的动物笼架污染物识别预警方法，其包括如下步骤：通过高精度传感器持续采集IVC笼架的污染物数据，清洗数据，从预处理数据集中提取污染物平均浓度、浓度变化率特征，采用预处理数据集训练选定模型，通过交叉验证调整参数优化性能，将验证模型放置在实际环境中，实时监测IVC笼架污染物数据，当预测值超标时自动触发预警,持续优化模型性能，定期评估模型，得到动物笼架污染物识别预警模型。本发明解决了传统动物笼架污染物监测中传感器精度低、数据预处理粗糙，模型选择缺乏对比优化，预警机制不智能，无法根据实际反馈动态调整以精准识别污染物类型和准确预测浓度并适应新污染物的问题。