摘要
一种基于智能传感器的水污染监测方法及装置,通过传感器网络采集水体实时水温、污染物浓度及环境参数数据,存入分布式数据库形成多维时间序列数据集。利用特征提取与降维模块获取关键特征向量,经潜在污染事件标记模块筛选出初步事件候选集,借助随机森林算法训练事件检测模型。当模型判断为污染事件且置信度达标时,生成预警信号。再经长短时记忆网络预测水温异常趋势,卡尔曼滤波平滑处理,最终依据稳定水温变化趋势序列中的异常点生成污染事件预警报告,实现对水污染的高效、精准监测及预警。
技术关键词
事件检测模型
水污染监测方法
智能传感器
异常点
波动特征
周期性特征
分布式数据库
随机森林
卡尔曼滤波算法
实时监测数据
主成分分析法
时间序列特征
模式匹配
数据序列化方法
信号
网络
时间序列分析方法
系统为您推荐了相关专利信息
通路检测方法
集成电路封装体
探针
信号输出模块
异常点
风险值计算方法
票据
财务
无监督模型
分类模型训练
预警分析方法
热扩散方程
异常点
消防指挥系统
大数据
仪表盘模具
汽车配件注塑模
注塑工艺
汽车仪表盘
综合模具
监管方法
实时数据
设备运行参数
传感器
区块链技术