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原文传递基于大数据的生态环境智能监测方法及系统

专利名称：	基于大数据的生态环境智能监测方法及系统
摘要：	本发明涉及生态数据处理技术领域，具体涉及基于大数据的生态环境智能监测方法及系统，该方法包括：获取预设时间段内的每个预设时刻下的溶解氧浓度，以及构成每个组合力传感器的每个目标力传感器在每个预设时刻下采集的目标力值；对构成每个组合力传感器的所有目标力传感器进行划分；确定每个组合力传感器在每个预设时刻下的正面生物活动指标、反面生物活动指标和整体生物活动指标；确定生物影响指标；根据生物影响指标，对当前时刻下的溶解氧浓度进行修正，得到目标氧浓度，并基于目标氧浓度，判断藻类含量是否超标。本发明通过对采集的所有溶解氧浓度和目标力值进行数据处理，提高了藻类含量是否超标判断的准确度。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	北京林业大学
发明人：	许行;张祎帆;何佳盈;庞建壮;吴小云;张志强;曹文旭
专利状态：	有效
申请日期：	2023-10-09T00:00:00+0800
发布日期：	2023-11-10T00:00:00+0800
申请号：	CN202311293836.0
公开号：	CN117030966A
代理机构：	西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	郭璐
分类号：	G01N33/18;G01L11/00;G01N33/00;G06F17/18;G;G01;G06;G01N;G01L;G06F;G01N33;G01L11;G06F17;G01N33/18;G01L11/00;G01N33/00;G06F17/18
申请人地址：	100083 北京市海淀区清华东路35号
主权项：	1.一种基于大数据的生态环境智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取预设时间段内的每个预设时刻下的溶解氧浓度，以及构成每个组合力传感器的每个目标力传感器在每个预设时刻下采集的目标力值，其中，预设时间段内的最后一个预设时刻为当前时刻；根据预先获取的目标水流方向，对构成每个组合力传感器的所有目标力传感器进行划分，得到每个组合力传感器对应的正面力传感器、偏正面传感器组和反面传感器组；根据每个组合力传感器对应的正面力传感器和偏正面传感器组中所有目标力传感器在每个预设时刻下采集的目标力值，以及正面力传感器和偏正面传感器组中各个目标力传感器之间的夹角，确定每个组合力传感器在每个预设时刻下的正面生物活动指标；根据每个组合力传感器对应的反面传感器组中所有目标力传感器在每个预设时刻下采集的目标力值，确定每个组合力传感器在每个预设时刻下的反面生物活动指标；根据所有组合力传感器在每个预设时刻下的反面生物活动指标和正面生物活动指标，确定每个预设时刻下的整体生物活动指标；根据预设时间段内所有预设时刻下的整体生物活动指标和溶解氧浓度，确定生物影响指标；根据所述生物影响指标，对当前时刻下的溶解氧浓度进行修正，得到目标氧浓度，并基于所述目标氧浓度，判断藻类含量是否超标。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生态环境智能监测方法，其特征在于，所述每个组合力传感器在每个预设时刻下的正面生物活动指标对应的公式为：；其中，是第i个组合力传感器在预设时间段内第j个预设时刻下的正面生物活动指标；i是组合力传感器的序号；j是预设时刻的序号；/>是归一化函数；/>是第i个组合力传感器对应的偏正面传感器组中目标力传感器的数量；/>是第i个组合力传感器对应的偏正面传感器组中，第/>个目标力传感器在第j个预设时刻下采集的目标力值；/>是第i个组合力传感器对应的偏正面传感器组中目标力传感器的序号；/>是第i个组合力传感器对应的正面力传感器在第j个预设时刻下采集的目标力值；/>是预先设置的大于0的因子；是第i个组合力传感器对应的偏正面传感器组中，第/>个目标力传感器与第i个组合力传感器对应的正面力传感器之间的夹角；/>是取绝对值函数；/>是/>的余弦值。 3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生态环境智能监测方法，其特征在于，所述根据每个组合力传感器对应的反面传感器组中所有目标力传感器在每个预设时刻下采集的目标力值，确定每个组合力传感器在每个预设时刻下的反面生物活动指标，包括：对所述组合力传感器对应的反面传感器组中所有目标力传感器在所述预设时刻下采集的目标力值的均值进行归一化，得到所述组合力传感器在所述预设时刻下的反面生物活动指标。 4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生态环境智能监测方法，其特征在于，所述根据所有组合力传感器在每个预设时刻下的反面生物活动指标和正面生物活动指标，确定每个预设时刻下的整体生物活动指标，包括：根据每个组合力传感器在每个预设时刻下的反面生物活动指标和正面生物活动指标，确定每个组合力传感器在每个预设时刻下的目标活动指标；根据所有组合力传感器在每个预设时刻下的目标活动指标，确定每个预设时刻下的整体生物活动指标。 5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的生态环境智能监测方法，其特征在于，所述根据每个组合力传感器在每个预设时刻下的反面生物活动指标和正面生物活动指标，确定每个组合力传感器在每个预设时刻下的目标活动指标，包括：将每个组合力传感器在每个预设时刻下的反面生物活动指标与正面生物活动指标的和，确定为每个组合力传感器在每个预设时刻下的目标活动指标。 6.根据权利要求4所述的一种基于大数据的生态环境智能监测方法，其特征在于，所述根据所有组合力传感器在每个预设时刻下的目标活动指标，确定每个预设时刻下的整体生物活动指标，包括：将所有组合力传感器在每个预设时刻下的目标活动指标的均值，确定为每个预设时刻下的整体生物活动指标。 7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生态环境智能监测方法，其特征在于，所述根据预设时间段内所有预设时刻下的整体生物活动指标和溶解氧浓度，确定生物影响指标，包括：将预设时间段内所有预设时刻下的整体生物活动指标，组合为整体生物活动指标序列；将预设时间段内所有预设时刻下的溶解氧浓度，组合为溶解氧浓度序列；将所述整体生物活动指标序列与所述溶解氧浓度序列之间的皮尔逊相关系数，确定为生物影响指标。 8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生态环境智能监测方法，其特征在于，所述目标氧浓度对应的公式为：；其中，是所述目标氧浓度；/>是当前时刻下的溶解氧浓度；/>是当前时刻下的溶解氧浓度与预设时间段内第一个预设时刻下的溶解氧浓度的差值；/>是所述生物影响指标。 9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生态环境智能监测方法，其特征在于，所述基于所述目标氧浓度，判断藻类含量是否超标，包括：若所述目标氧浓度小于预设浓度阈值，则判定藻类含量超标，否则判定藻类含量不超标。 10.一种基于大数据的生态环境智能监测系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器用于处理存储在所述存储器中的指令以实现权利要求1-9中任一项所述的一种基于大数据的生态环境智能监测方法。
所属类别：	发明专利