摘要
本申请提供一种智能垃圾分类箱管控方法,包括:将所述清洗数据集与垃圾箱布局基准信息进行逻辑校验,若检测到数据矛盾则触发规则库修正机制,生成整合数据集;对所述整合数据集执行冗余字段删除操作,同时融合气象时序数据与垃圾箱分布数据,生成结构化特征集;对所述结构化特征集进行时间序列分析,若检测到气象特征值超过预设阈值则标记为高影响时段,生成标注特征集;将所述标注特征集输入随机森林模型,结合历史清运记录预测各区域垃圾箱饱和度分布;根据所述饱和度分布调用调度优化模型,若检测到高饱和度区域则动态生成清运路径参数,输出最终调度方案。
技术关键词
智能垃圾分类箱
管控方法
饱和度
调度优化模型
垃圾箱
气象
异常数据
随机森林模型
标准化模板
字段
标记
支持向量机算法
时间序列特征
时间序列分解方法
周期性特征
基准
动态计算方法
相关性分析方法
K均值聚类算法
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混合矩阵
二维核磁共振
纵向弛豫时间
饱和度
横向弛豫时间
智能管控方法
智能管控系统
调节植物生长
深度学习算法
数据采集装置
曲线构建方法
非牛顿流体
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三次样条插值
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调控策略