摘要
本发明涉及一种基于多源数据融合与智能决策的环境监测系统及方法,该方法借助部署在监测区域的传感器网络,实时采集温度、湿度、空气质量、水质参数及噪音强度等数据,利用采用自适应跳频技术的无线通信模块将数据传输至数据处理中心,先对数据预处理,去除异常值、填补缺失值,再运用深度学习算法,通过长短时记忆网络(LSTM)构建预测模型,预测环境参数变化趋势。通过动态阈值调整算法,结合历史数据和预测结果实时更新阈值。一旦监测数据超阈值,智能决策模块便生成针对性预警信息和处理建议,经短信、邮件等方式发送,本发明的目的是解决传统环境监测存在数据传输易受干扰、异常数据处理不精准、阈值设定静态化、预警及处理缺乏智能性的问题。
技术关键词
环境监测方法
数据处理中心
决策
无线通信模块
环境监测系统
跳频技术
数据预测模型
深度学习算法
关键环境参数
异常数据处理
网络模块
PH值传感器
环境监测数据
构建预测模型
噪音传感器
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