【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于环境监测，特别涉及一种智能环境监测方法、系统、设备及可读存储介质。
技术介绍
1、在当前的全能性实验室环境中，进行准确的环境监测和管理是至关重要的。环境参数对实验结果的准确性和可靠性有着显著影响。因此，实验室需要一套高效、精确的系统来监测这些环境参数，确保实验条件的最佳状态。随着技术的进步，尤其是在物联网（iot）技术和机器学习领域，实验室环境监测的方法也在不断发展和改进。传统的监测方法依赖于简单的传感器网络和手动调整，这些方法往往无法实时捕捉环境的细微变化，也缺乏对未来环境条件变化的预测能力。此外，数据的不一致性、缺失值和噪声等问题常常干扰数据分析的准确性，导致环境管理决策的不准确。
2、公开号为cn116451865a的中国专利公开了一种基于深度学习的环境智能监测方法，包括获取污染点位的历史监测数据；构建预测预警模型；将所述历史监测数据输入所述预测预警模型中进行训练，得到环境预测结果；基于所述环境预测结果制定治理方案。该专利技术在环境监测过程中提取数据时并未使用特殊的数据处理方式，无法全面表达数据的特征信息...
【技术保护点】
1.一种智能环境监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能环境监测方法，其特征在于，对当前环境数据进行智能数据处理具体为：对当前环境数据进行预处理，从预处理后的当前环境数据中利用特征工程提取当前环境数据特征，得到多元数据特征集，基于多元数据特征集利用多元数据融合算法进行数据特征融合处理。
3.根据权利要求2所述的智能环境监测方法，其特征在于，预处理包括去除噪声、修正异常值、数据归一化与数据补全融合算法，其中使用数据补全融合算法对当前环境数据进行数据补全具体为：
4.根据权利要求2所述的智能环境监测方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种智能环境监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能环境监测方法，其特征在于，对当前环境数据进行智能数据处理具体为：对当前环境数据进行预处理，从预处理后的当前环境数据中利用特征工程提取当前环境数据特征，得到多元数据特征集，基于多元数据特征集利用多元数据融合算法进行数据特征融合处理。
3.根据权利要求2所述的智能环境监测方法，其特征在于，预处理包括去除噪声、修正异常值、数据归一化与数据补全融合算法，其中使用数据补全融合算法对当前环境数据进行数据补全具体为：
4.根据权利要求2所述的智能环境监测方法，其特征在于，基于多元数据特征集利用多元数据融合算法进行数据特征融合处理具体为：
5.根据权利要求1所述的智能环境监测方法，其特征在于，对历史环境数据进行优化处理具体为：对历史环境数据进行包括填充缺失值、去除噪声、修正异常值、数据归一化的数据处理，在数据处理后对历史环境数据使用动态周期性捕获算法进行重构优化，在对优化处理后的历史环境数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄天富，张颖，王文静，曹舒，陈子琳，吴志武，胡晓旭，林雨欣，童承鑫，陈适，郭银婷，王春光，林彤尧，涂彦昭，黄汉斌，余鸿晖，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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