【技术实现步骤摘要】
一种噪声监测数据自动校正方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术实施例涉及噪声监控
，具体涉及一种噪声检测监测数据自动校正方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着社会的发展，环境污染不仅限于水污染、大气污染等传统的污染，由于城市的加速发展，噪声污染越发的严重，研究表明，噪声对人类的伤害包括生理和心理的。生理上，噪声一定程度上会诱发多种疾病，例如头痛，脑胀，耳鸣，而长期处在高噪声环境下工作的人，高血压，动脉硬化和冠心病的发病率要比正常人的高2～3倍。心理上，噪声会对人类日常生活和睡眠造成干扰，导致人们注意力分散，反应迟钝工作效率下降等。因此，构建城市噪声地图，掌握城市的噪声分布，对于政府机关治理噪声污染，人民及时掌握周边噪声情况都是有着非常重要的意义的。但相比于其他污染，噪声污染有自己的特点。首先，噪声分布会随着时间动态改变，比如同一个地点，不同的时间，噪声污染的情况差异很大。其次，噪声的分布同时也是随着地理的位置的不同而改变的。最后，噪声源主要来自于人类活动，而人类活动的规律复杂性导致了噪声分布随着时...
【技术保护点】
1.一种噪声监测数据自动校正方法，其特征在于，包括步骤：/n获取被监测环境中影响噪声值测量精度的影响参数的数值；/n将所述数值输入至预先建立的用于数据纠正的回归模型，计算得到纠正后的噪声值。/n
【技术特征摘要】
1.一种噪声监测数据自动校正方法，其特征在于，包括步骤：
获取被监测环境中影响噪声值测量精度的影响参数的数值；
将所述数值输入至预先建立的用于数据纠正的回归模型，计算得到纠正后的噪声值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述回归模型的建立包括如下步骤：
确定影响噪声值的测量精度的影响参数及置信区间；
确定噪声值与所述影响参数之间的回归模型；
获取监测得到的噪声数据作为观测值，采用残差分析算法对所述回归模型中的系数值进行估计，完成对所述回归模型的建立。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响参数包括温度、湿度和气压；所述用于数据纠正的回归模型为多元回归模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每隔预定时间段，重新获取监测得到的噪声数据作为新的观测值，采用残差分析算法对所述回归模型中的新的系数值进行估计，调整所述回归模型。
5.一种噪声监测数据自动校正装置，其特征在于，包括用于获取被监测环境中影响噪声值测量精度的影响参数的数值的获取模块；
用于...
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