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原文传递一种城市生态环境的动态变化及预测方法

专利名称：	一种城市生态环境的动态变化及预测方法
摘要：	本发明公开了一种城市生态环境的动态变化及预测方法，通过设置监测系统实时获取监测数据，对并对数据进行平稳性处理，将不平稳序列转化为平稳序列，构建整合移动平均自回归(ARIMA)模型对环境动态变化进行预测；通过上述方式，本发明能够实现对城市生态环境的动态变化的准确检测和预测，并提升监测设备的精度和使用寿命，且预测模型简单，预测结果误差较小，适用范围广。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	重庆;50
申请人：	重庆工商大学融智学院
发明人：	孟伟;白云;周猛
专利状态：	有效
申请日期：	2019-06-12T00:00:00+0800
发布日期：	2019-10-01T00:00:00+0800
申请号：	CN201910509397.X
公开号：	CN110297034A
代理机构：	北京卓恒知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：	李迪
分类号：	G01N27/48(2006.01);G;G01;G01N;G01N27
申请人地址：	401320 重庆市巴南区龙洲湾尚文大道906号
主权项：	1.一种城市生态环境的动态变化及预测方法，其特征在于，包括如下步骤： (1)生态信息采集：在研究区内设置监测点位置并设置水质监测系统，获取监测数据； (2)数据处理：对获取的序列数据进行预处理，包括数据的清洗和平稳性处理； (3)参数计算：分析并计算ARIMA(p,d,q)模型中的p值和q值； (4)动态变化预测：采用ARIMA(p,d,q)模型进行预测，并分析预测结果的准确性。 2.根据权利要求1所述的一种城市生态环境的动态变化及预测方法，其特征在于：步骤(1)中水质监测系统设置于监测点的位置，用于监测并传输监测点的水质指标监测数据，其中，水质指标监测数据包括：水温、pH值、化学需氧量(COD)，高锰酸盐指数、氨氮浓度和重金属浓度。 3.根据权利要求1所述的一种城市生态环境的动态变化及预测方法，其特征在于：步骤(1)中水质监测系统包括采样单元、检测单元和数据采集单元，其中，采样单元两端含有过滤层；检测单元包括重金属传感器和由温度传感器、酸碱度传感器、COD传感器、盐度传感器和氨氮传感器五个传感器集成的常规五参数水质监测仪；数据采集单元包括控制模块、数据传输模块、定位模块和电源模块。 4.根据权利要求4所述的一种城市生态环境的动态变化及预测方法，其特征在于：所述过滤层为抗水氧侵蚀的再生纤维滤膜。 5.根据权利要求4所述的一种城市生态环境的动态变化及预测方法，其特征在于：所述重金属传感器为伏安型电化学传感器，其工作电极为石墨烯-磷化物复合材料修饰电极。 6.根据权利要求1所述的一种城市生态环境的动态变化及预测方法，其特征在于：步骤(2)中数据的清洗包括去除噪声和数据填充，其中数据填充是对偶然数据中断现象使用前后数据的均值来进行填充。 7.根据权利要求1所述的一种城市生态环境的动态变化及预测方法，其特征在于：步骤(2)中平稳性处理包括稳态检测和差分处理，首先采用ADF单位根检验来判断数据的平稳性，对于不平稳的序列，则采取差分的形式处理，通过d次差分后，序列变成平稳序列，则建立ARIMA(p,d,q)模型，模型中的阶数d表示进行差分的次数。 8.根据权利要求1所述的一种城市生态环境的动态变化及预测方法，其特征在于：步骤(3)中模型的参数计算方法是采用自相关函数和偏自相关函数对ARIMA(p,d,q)模型中的p值和q值进行判别。 9.根据权利要求1所述的一种城市生态环境的动态变化及预测方法，其特征在于：步骤(4)中动态变化预测需将得到的ARIMA(p,d,q)模型构建完整的序列，对各项参数进行预测，并将预测数据和实测数据进行对比，验证预测结果的准确性并分析误差。
所属类别：	发明专利