【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境监测，尤其涉及一种水环境监测与智能预警系统。
技术介绍
1、环境监测
涵盖广泛的方法与工具，旨在实时收集与分析自然环境中的各种参数，以评估环境质量并预测未来变化，在境监测领域中，技术发展侧重于通过先进的传感器、数据分析算法和通信技术，监测水体或环境中的物理、化学及生物参数，如温度、ph值、溶解氧含量、有害物质浓度等，以便及时发现污染事件或趋势，从而采取相应的管理或预防措施。
2、其中，水环境监测与智能预警系统是集成了传感器网络、数据处理软件和预警机制的综合系统，该系统的目的在于实现对水环境质量的连续自动监测，并在检测到潜在风险或超出预定标准的情况时，通过智能分析预警机制发出预警，以便相关人员或机构能够及时采取行动，此系统旨在提高对水环境变化的响应速度和处理效率，减少环境污染事件的发生频率和影响范围，保障公共健康与水生态安全。
3、传统的水环境监测预警系统依赖于简单的数据处理方法和单一的预测模型，限制了其在处理复杂水质数据和进行准确趋势预测方面的能力，在数据可靠性评估和模型集成方面薄弱，这导致决策依据不足，增加了环境监测和管理的风险，在动态调整和警报生成方面，传统系统反应不灵敏，无法及时应对突发环境事件，从而错失处理污染和保护环境的最佳时机。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种水环境监测与智能预警系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种水环境监测与智能预警系统包
3、所述时间序列分析模块基于原始水质监测数据，采用自回归积分滑动平均模型，对数据集进行差分，稳定化序列，通过自回归成分识别，捕获数据依赖性，通过移动平均成分，消除数据中噪声，分析历史数据的趋势和季节性变化，生成趋势预测结果；
4、所述深度学习模块基于趋势预测结果，采用长短期记忆网络模型，分析水质数据的非线性特征和长期依赖，通过构建神经网络，输入层接收处理过的数据，隐藏层通过门控机制控制信息流，输出层产出未来水质状态预测信息，生成分析结果；
5、所述统计学方法模块基于分析结果，采用高斯过程回归方法，通过定义一个先验分布，利用核函数描述数据点之间的相似度，高斯过程回归根据观测数据更新后验分布，计算预测值的置信区间，量化预测结果的不确定性，生成统计预测结果；
6、所述模型集成模块基于趋势预测结果和统计预测结果，利用加权平均法，根据模型的性能赋予差异化权重，通过堆叠泛化，将模型输出作为输入，训练新的模型，并进行优化预测，生成集成预测结果；
7、所述决策支持模块基于集成预测结果，采用决策树算法，构建决策树，根据数据属性选择分裂标准，通过递归构建树叶节点代表决策结果，根据水质变化趋势和影响，分析污染控制策略，生成决策方案；
8、所述可靠性分析模块基于原始水质监测数据，构建贝叶斯网络模型，根据监测数据的来源、传感器精度和环境条件的变化，定义网络中的节点和边，利用贝叶斯定理计算节点的条件概率，分析网络的概率分布，对数据点的可靠性进行评估，生成可靠性评估信息；
9、所述动态调整模块基于决策方案和可靠性评估信息，采用自适应算法，根据实时数据动态更新阈值，结合历史数据和预测结果调整优先级设置，并根据当前水质状况和预测趋势，调整警报阈值和监测优先级，生成动态调整策略；
10、所述警报生成模块基于动态调整策略，采用事件识别技术，分析当前水质状况与预设的警报阈值，在检测到水质指标超过动态调整后的阈值时，算法触发警报生成流程，结合水质变化的严重性和紧急性，制定并分发警报信息，生成水环境警报信息。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述趋势预测结果包括水质参数的变化趋势、季节性波动特征和预期水质状况，所述分析结果包括水质参数非线性关系信息、水质变化趋势预测信息和污染物浓度变化模式，所述统计预测结果包括预测值的置信区间、预测结果的不确定性评分和预测精度的概率分布信息，所述集成预测结果包括水质总体健康指数和预测结果的加权平均值，所述决策方案包括污染预防措施、监测点资源配置方案和应急响应策略，所述可靠性评估信息包括监测点数据的可靠性评级、监测指标的数据源信任度评价、传感器性能的可靠性信息，所述动态调整策略包括调整警报阈值、监测优先级设置和措施调整方案，所述水环境警报信息包括污染事件警报等级、受影响区域信息和警报通知内容。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述时间序列分析模块包括趋势分析子模块、季节性分析子模块、预测子模块；
13、所述趋势分析子模块基于原始水质监测数据，采用差分方法，进行序列稳定化，通过自回归方法，识别和分析数据趋势，进行时间序列的趋势提取，生成稳定化序列；
14、所述季节性分析子模块基于稳定化序列，采用季节性分解的时间序列方法，通过对数据进行循环分解，提取序列中的季节性成分，并保留趋势和残差信息，识别序列中的季节性波动，生成季节性波动分析结果；
15、所述预测子模块基于季节性波动分析结果，通过指数平滑法，综合分析历史数据的权重，调整和平滑历史数据的权重，优化季节性变化信息，预测未来的水质趋势，生成趋势预测结果。
16、作为本专利技术的进一步方案，所述深度学习模块包括特征提取子模块、依赖关系分析子模块、模式识别子模块；
17、所述特征提取子模块基于趋势预测结果，采用卷积神经网络，对水质数据进行深度特征提取，通过多层滤波器自动学习数据的空间层次特征，识别水质数据的模式和特征，生成特征映射数据；
18、所述依赖关系分析子模块基于特征映射数据，应用长短期记忆网络，通过门控机制，捕捉从短期到长期的变化趋势，对数据的时间序列依赖性进行分析，识别列数据中时间依赖性，生成时间序列分析数据；
19、所述模式识别子模块基于时间序列分析数据，运用长短期记忆网络，通过分析历史数据和当前趋势，预测水质参数未来的变化，识别潜在的环境风险模式，生成分析结果。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述统计学方法模块包括不确定性量化子模块、置信区间计算子模块、预测优化子模块；
21、所述不确定性量化子模块基于分析结果，采用高斯过程回归方法，通过定义先验分布，并利用核函数计算数据点间的相似度，通过核函数参数的选择，先验分布对数据的全局拟合，量化预测结果的不确定性，评估预测结果的可信度，生成不确定性评估结果；
22、所述置信区间计算子模块基于不确定性评估结果，采用贝叶斯统计方法，利用高斯过程回归更新后验分布，通过分析观测数据的分布特性，利用后验分布的数学推导，计算预测值的置信区间，生成置信区间结果；
23、所述预测优化子模块基于置信区间结果，采用梯度下降法，对高斯过程模型进行参数调整，优化预测的准确性，通过迭代改进模型的预测能力，生成统计预测结果。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种水环境监测与智能预警系统，其特征在于：所述系统包括时间序列分析模块、深度学习模块、统计学方法模块、模型集成模块、决策支持模块、可靠性分析模块、动态调整模块、警报生成模块；
2.根据权利要求1所述的水环境监测与智能预警系统，其特征在于：所述趋势预测结果包括水质参数的变化趋势、季节性波动特征和预期水质状况，所述分析结果包括水质参数非线性关系信息、水质变化趋势预测信息和污染物浓度变化模式，所述统计预测结果包括预测值的置信区间、预测结果的不确定性评分和预测精度的概率分布信息，所述集成预测结果包括水质总体健康指数和预测结果的加权平均值，所述决策方案包括污染预防措施、监测点资源配置方案和应急响应策略，所述可靠性评估信息包括监测点数据的可靠性评级、监测指标的数据源信任度评价、传感器性能的可靠性信息，所述动态调整策略包括调整警报阈值、监测优先级设置和措施调整方案，所述水环境警报信息包括污染事件警报等级、受影响区域信息和警报通知内容。
3.根据权利要求1所述的水环境监测与智能预警系统，其特征在于：所述时间序列分析模块包括趋势分析子模块、季节性分析子模块、预测子模块；
4.根据权利要求1所述的水环境监测与智能预警系统，其特征在于：所述深度学习模块包括特征提取子模块、依赖关系分析子模块、模式识别子模块；
5.根据权利要求1所述的水环境监测与智能预警系统，其特征在于：所述统计学方法模块包括不确定性量化子模块、置信区间计算子模块、预测优化子模块；
6.根据权利要求1所述的水环境监测与智能预警系统，其特征在于：所述模型集成模块包括加权平均子模块、堆叠泛化子模块、性能提升子模块；
7.根据权利要求1所述的水环境监测与智能预警系统，其特征在于：所述决策支持模块包括策略分析子模块、资源优化子模块、决策生成子模块；
8.根据权利要求1所述的水环境监测与智能预警系统，其特征在于：所述可靠性分析模块包括网络构建子模块、评估子模块、异常检测子模块；
9.根据权利要求1所述的水环境监测与智能预警系统，其特征在于：所述动态调整模块包括阈值调整子模块、优先级更新子模块、策略实施子模块；
10.根据权利要求1所述的水环境监测与智能预警系统，其特征在于：所述警报生成模块包括事件识别子模块、警报信息生成子模块、通知分发子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种水环境监测与智能预警系统，其特征在于：所述系统包括时间序列分析模块、深度学习模块、统计学方法模块、模型集成模块、决策支持模块、可靠性分析模块、动态调整模块、警报生成模块；
2.根据权利要求1所述的水环境监测与智能预警系统，其特征在于：所述趋势预测结果包括水质参数的变化趋势、季节性波动特征和预期水质状况，所述分析结果包括水质参数非线性关系信息、水质变化趋势预测信息和污染物浓度变化模式，所述统计预测结果包括预测值的置信区间、预测结果的不确定性评分和预测精度的概率分布信息，所述集成预测结果包括水质总体健康指数和预测结果的加权平均值，所述决策方案包括污染预防措施、监测点资源配置方案和应急响应策略，所述可靠性评估信息包括监测点数据的可靠性评级、监测指标的数据源信任度评价、传感器性能的可靠性信息，所述动态调整策略包括调整警报阈值、监测优先级设置和措施调整方案，所述水环境警报信息包括污染事件警报等级、受影响区域信息和警报通知内容。
3.根据权利要求1所述的水环境监测与智能预警系统，其特征在于：所述时间序列分析模块包括趋势分析子模块、季节性分析子模块、预测子模块；
4....
【专利技术属性】
技术研发人员：彭瑶，刘小芳，付娉婷，吴飞，王佳，刘丽，左轻扬，
申请(专利权)人：重庆市生态环境科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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