本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种白蚁监测大数据的数据智能分析方法，该方法包括：采集各采样点的白蚁规模数据及各影响因素数据，获取各影响因素绝对差值序列中各元素的因子局部密度及因子局部关联指数，进而得到各影响因素绝对差值序列的因子分散度评估指数及分辨系数，根据分辨系数得到各白蚁规模影响因素序列的各元素与白蚁规模序列对应位置元素的灰色关联系数，利用灰色关联系数得到各白蚁规模影响因素序列与白蚁规模序列的关联度，结合白蚁规模影响因素序列与白蚁规模序列的关联度及聚类算法完成白蚁规模的分析监测。本发明专利技术旨在提高白蚁监测的准确性与可靠性，实现白蚁监测大数据的数据智能分析。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种白蚁监测大数据的数据智能分析方法。
技术介绍
1、白蚁是最古老的社会性昆虫，独特的习性使其得以在地球上生存、繁衍、进化，至今已有上亿年。白蚁蛀食含纤维素的物质，如房屋周围的绿化树木、枯枝落叶，以及房屋里的门框、装饰木构件、木制家具、衣物、书籍等均是它的食料，且白蚁分泌蚁酸，能够通过在建筑物墙体中穿行进而腐蚀钢筋、电缆等，潜在影响房屋住用安全，严重时甚至会引发建筑坍塌，因此对白蚁进行监测至关重要。
2、传统的对白蚁监测进行分析的方法如灰色关联分析法，能够通过分析白蚁出现规模与温度、空气相对湿度、大气压等影响因素之间的关系，进而得到白蚁的出现规律，便于对白蚁进行有效防治。但部分影响因素与白蚁出现规模之间的联系并非简单的线性关系，且所采集到的影响因素数据的离散程度不同，而传统的灰色关联分析算法中，分辨系数取值通常为固定值，导致使用传统的灰色关联分析法对白蚁出现规模与各影响因素之间的关联程度进行分析时，容易出现分析结果不准确、关联度无法正确反映白蚁出现规模与影响因素之间关联程度的问题。
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【技术保护点】
1.一种白蚁监测大数据的数据智能分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种白蚁监测大数据的数据智能分析方法，其特征在于，所述采集各采样点的白蚁规模数据及各影响因素数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种白蚁监测大数据的数据智能分析方法，其特征在于，所述根据白蚁规模数据与影响因素数据的差异得到各影响因素绝对差值序列，包括：
4.根据权利要求1所述的一种白蚁监测大数据的数据智能分析方法，其特征在于，所述根据影响因素绝对差值序列中元素的分布密度得到影响因素绝对差值序列中各元素的因子局部密度，包括：
<p>5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种白蚁监测大数据的数据智能分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种白蚁监测大数据的数据智能分析方法，其特征在于，所述采集各采样点的白蚁规模数据及各影响因素数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种白蚁监测大数据的数据智能分析方法，其特征在于，所述根据白蚁规模数据与影响因素数据的差异得到各影响因素绝对差值序列，包括：
4.根据权利要求1所述的一种白蚁监测大数据的数据智能分析方法，其特征在于，所述根据影响因素绝对差值序列中元素的分布密度得到影响因素绝对差值序列中各元素的因子局部密度，包括：
5.根据权利要求1所述的一种白蚁监测大数据的数据智能分析方法，其特征在于，所述各影响因素绝对差值序列中各元素的因子局部关联指数，表达式为：
6.根据权利要求1所述的一种白蚁监测大数据的数据智能分析方法，其特征在于，所述根据影响因素绝对差值序列中各元素的因子局部关联...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾列煌，顾列鼎，姬宇阳，高之远，吴滨，
申请(专利权)人：嘉兴市邦立白蚁防治有限公司，
类型：发明
国别省市：
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