【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境数据分析，具体是一种环境数据分析方法及系统。
技术介绍
1、环境数据分析是一个复杂而关键的领域，它涉及处理和分析地理空间和时间相关的数据。现有技术中，有对环境数据分析取得一定的进展，但仍然存在以下不足：对于经过环境数据分析得到的预测结果，通常以数据表格的形式呈现给决策者，但该形式缺乏直观性和可解释性，导致决策者难以对当前环境问题作出精准研判。
技术实现思路
1、针对上述缺陷，本专利技术提出了一种环境数据分析方法及系统，目的在于解决传统的以数据表格的形式将环境数据预测结果呈现给决策者，缺乏直观性和可解释性，导致决策者难以对当前环境问题作出精准研判的问题。
2、为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、一种环境数据分析方法，包括以下步骤：
4、步骤s1：采集环境数据；
5、步骤s2：对环境数据进行预处理，得到预处理后的环境数据；
6、步骤s3：从预处理后的环境数据中提取出与环境质量相关的特征；
7、步骤s4：建立长短期记忆网络(lstm)模型，并使用预处理后的环境数据和与环境质量相关的特征对lstm模型进行训练，得到训练后的lstm模型；
8、步骤s5：基于训练后的lstm模型进行未来环境数据的预测，得到预测结果；
9、步骤s6：将预测结果以gis地图及图表的形式进行可视化呈现。
10、优选地，在步骤s2中，对环境数据进行预处理，具体包括以下子步骤：对环境数
11、优选地，在步骤s3中，具体包括以下子步骤：从预处理后的环境数据中提取出数据平均值、最大值和最小值的统计特征，以及基于时间序列分析的时序特征。
12、本申请的另一方面提供了一种环境数据分析系统，所述系统包括：
13、采集模块，用于采集环境数据；
14、预处理模块，用于对环境数据进行预处理，得到预处理后的环境数据；
15、特征提取模块，用于从预处理后的环境数据中提取出与环境质量相关的特征；
16、建立模块，用于建立长短期记忆网络(lstm)模型；
17、训练模块，用于使用预处理后的环境数据和与环境质量相关的特征对lstm模型进行训练，得到训练后的lstm模型；
18、预测模块，用于基于训练后的lstm模型进行未来环境数据的预测，得到预测结果；
19、可视化呈现模块，用于将预测结果以gis地图及图表的形式进行可视化呈现。
20、优选地，所述预处理模块包括数据清洗子模块，数据清洗子模块用于对环境数据进行清洗处理，清洗处理包括去除重复值和异常值以及填补缺失值。
21、优选地，所述特征提取模块包括：
22、统计特征提取子模块，用于从预处理后的环境数据中提取出数据平均值、最大值和最小值的统计特征；
23、时序特征提取子模块，用于从预处理后的环境数据中提取出基于时间序列分析的时序特征。
24、本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
25、本方案中通过建立lstm模型并对其进行学习训练，使用训练后的lstm模型来预测未来的环境数据，可以有效帮助决策者了解环境情况以及未来变化，对当前环境问题作出精准研判，并为采取针对性的管理手段提供数据支撑。此外，本方案的预测结果是以gis地图及图表的形式呈现的，相比于传统的数据表格的形式呈现，更加直观性和可解释性。
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1.一种环境数据分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种环境数据分析方法，其特征在于：在步骤S2中，对环境数据进行预处理，具体包括以下子步骤：对环境数据进行清洗处理，清洗处理包括去除重复值和异常值以及填补缺失值。
3.根据权利要求1所述的一种环境数据分析方法，其特征在于：在步骤S3中，具体包括以下子步骤：从预处理后的环境数据中提取出数据平均值、最大值和最小值的统计特征，以及基于时间序列分析的时序特征。
4.一种环境数据分析系统，其特征在于：使用如权利要求1-3任意一项所述环境数据分析方法，所述系统包括：
5.根据权利要求4所述的一种环境数据分析系统，其特征在于：所述预处理模块包括数据清洗子模块，数据清洗子模块用于对环境数据进行清洗处理，清洗处理包括去除重复值和异常值以及填补缺失值。
6.根据权利要求4所述的一种环境数据分析系统，其特征在于：所述特征提取模块包括：
【技术特征摘要】
1.一种环境数据分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种环境数据分析方法，其特征在于：在步骤s2中，对环境数据进行预处理，具体包括以下子步骤：对环境数据进行清洗处理，清洗处理包括去除重复值和异常值以及填补缺失值。
3.根据权利要求1所述的一种环境数据分析方法，其特征在于：在步骤s3中，具体包括以下子步骤：从预处理后的环境数据中提取出数据平均值、最大值和最小值的统计特征，以及基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘荣赞，伦景杰，郑志超，龙力辉，黎柏允，朱斌，何嘉杰，
申请(专利权)人：广东柯内特环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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