摘要
本发明涉及水质监测分析技术领域,具体为一种面向环境监测的智能Agent协同决策系统;包括实时采集原始数据,包括水质参数及环境数据;对采集的原始数据进行噪声消除、缺失值填补及标准化处理,输出预处理数据;整合包括历史监测数据、污染源信息、治理案例的多源数据,采用BERT模型对多源数据进行向量化编码,并基于分层可导航小世界分层索引与倒排索引构建检索架构,得到动态水质知识库;基于检索增强生成技术,关联预处理数据与动态水质知识库,通过时序预测模型预测水质变化趋势,并生成异常诊断报告及闭环治理方案。本发明通过智能Agent协同决策,实现水质的分析预警。
技术关键词
面向环境监测
决策系统
时序预测模型
历史监测数据
BERT模型
索引
水质监测分析
生成技术
识别异常数据
移动平均滤波
预训练语言模型
设备控制指令
动态更新
藻类生物量
时间序列模型
滑动窗口法
系统为您推荐了相关专利信息
历史监测数据
变压器顶层油温
特征选择
孤立森林算法
建立预测模型
语义关联度
BERT模型
分布式云
深度学习模型
孤立森林算法
设备全生命周期管理方法
维修方法
混合预测模型
资源消耗量
工况
时间门控
历史监测数据
站点
空间权重矩阵
时空预测方法
图片匹配方法
语义特征
表格
视觉特征
交叉注意力机制