【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境影响预测，尤其涉及道路施工环境影响智能预测方法及系统。
技术介绍
1、环境影响预测
专注于通过数据分析和机器学习技术预测施工等活动对周围环境的潜在影响，包括空气质量、噪声水平、交通流量。此
融合环境科学、数据科学，旨在提高对施工等活动导致的环境变化的预测准确性，支持环境管理和施工规划的决策过程，以实现对环境的最小化负面影响和提高城市管理的效率与可持续性。
2、其中，道路施工环境影响智能预测方法通过分析历史施工数据和环境监测数据，预测未来道路施工项目可能对环境造成的影响。该方法的目的在于提前识别并量化施工活动可能引发的环境问题，如空气污染、噪音扰民及对周边生态系统的潜在威胁，从而使决策者能够在施工规划和执行过程中采取预防措施，减少环境风险。优化施工计划以减轻对环境的影响、提高公众对施工项目的接受度，并支持可持续发展目标。
3、传统环境智能预测方法在环境监测数据处理、实时状态预测、危险预警反应以及施工状态的决策优化方面存在诸多不足，传统方法依赖于静态的数据处理技术，难以有效处理数据的不确...
【技术保护点】
1.道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：所述优化数据集包括环境监测数据、施工活动记录、信息熵降低的数据点，所述实时环境影响预测结果包括施工活动特征、环境指标动态关系和预测状态估计值，所述危险预警与环境状态评估结果包括危险行为识别、声音异常检测和环境变化评估，所述环境影响模式识别结果具体为施工活动与环境影响关系的模式、异常施工影响分类、环境变化趋势，所述环境影响分析结果包括施工活动引起的环境变化特征、环境影响预测，所述施工状态预测与决策优化方案包括施工进度预测、资源调配方...
【技术特征摘要】
1.道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：所述优化数据集包括环境监测数据、施工活动记录、信息熵降低的数据点，所述实时环境影响预测结果包括施工活动特征、环境指标动态关系和预测状态估计值，所述危险预警与环境状态评估结果包括危险行为识别、声音异常检测和环境变化评估，所述环境影响模式识别结果具体为施工活动与环境影响关系的模式、异常施工影响分类、环境变化趋势，所述环境影响分析结果包括施工活动引起的环境变化特征、环境影响预测，所述施工状态预测与决策优化方案包括施工进度预测、资源调配方案和风险缓解措施，所述动态环境管理信息包括预警阈值设定、实时管理方案、环境保护措施。
3.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：基于道路施工环境监测数据，采用香农信息熵算法，评估数据的不确定性和复杂性，通过z得分异常值检测方法，识别异常数据，利用三西格玛规则和k最近邻法，处理异常数据，生成优化数据集的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：基于所述优化数据集，采用状态空间建模方法，定义施工活动特征与环境指标的动态关系，结合卡尔曼滤波算法，进行实时状态估计和预测，生成实时环境影响预测结果的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：基于所述优化数据集和实时环境影响预测结果，应用卷积神经网络和循环神经网络，结合长短期记忆网络，分析数据集的视频流和声...
【专利技术属性】
技术研发人员：王雪峰，康永兴，徐福杰，冯腾蛟，许丹丹，武宁，张志喜，刘洁，孙凯亮，韩龙，肖子健，苏少华，
申请(专利权)人：营口威辰建筑工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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