[發明專利]基于大數據的空氣監測系統及方法

在審

• 申請號: 202210344734.6
• 申請日: 2022-03-31
• 公開（公告）號: CN114757404A
• 公開（公告）日: 2022-07-15
• 發明（設計）人: 趙巖
• 申請（專利權）人: 南京時代大數據網絡安全技術與發展戰略研究院有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/10;G06Q50/26;G06F16/25
• 代理公司: 合肥東信智谷知識產權代理事務所(普通合伙) 34143
• 代理人: 王燕

1.基于大數據的空氣監測系統，其特征在于：所述系統包括，

數據應用層：在Spring環境下完成開發；

數據服務層：作為系統的數據過渡層，輸出接口面向數據應用層服務器的API接口；

數據感知層；為系統的采樣層，數據感知層采集多項數據用于數據應用層服務器的數據流中間件的構建中，數據服務層處理流式特征數據，并且面向未來實際部署中數據流大的特征。

2.根據權利要求1所述的基于大數據的空氣監測系統，其特征在于：所述數據應用層的框架設計為SSM，分別對應Spring、SpringMVC和MyBatis，數據庫，應用Redis與MySQL實現對應用層的數據庫支撐。

3.根據權利要求2所述的基于大數據的空氣監測系統，其特征在于：所述數據應用層包括細顆粒物的數據監測、數據溯源分析、數據預測分析、歷史數據統計、節點數據比較以及環境因子影響。

4.根據權利要求3所述的基于大數據的空氣監測系統，其特征在于：所述數據預測分析包括高斯羽流擴散模型或社區多尺度空氣質量模型。

5.根據權利要求4所述的基于大數據的空氣監測系統，其特征在于：上層應用從MongoDB數據庫讀取數據，經過數據預處理模塊(信號重構)的數據流用于對高斯過程回歸模型的訓練和預測，模型輸出的空間和時間維度預測值，存入MySQL數據庫相應的數據表中，并通過Redis緩存與MySQL數據庫合作完成對系統相應功能模塊前端熱力圖的動態渲染。

6.根據權利要求5所述的基于大數據的空氣監測系統，其特征在于：MongoDB數據庫中歷史統計數據樣本完成對模型的訓練，通過訓練后模型預測未來系統設定短時間內某些時間節點的數值，通過把每個節點的訓練數值輸入到空間維度分布情況預測模型中，獲取到未來時間細顆粒物空間分布情況，用于渲染百度地圖上層熱力圖。

7.根據權利要求6所述的基于大數據的空氣監測系統，其特征在于：MongoDB數據庫讀取原始監測數據接入后端數據接口，獲得http渲染前端界面，包括細顆粒物數據、PM1數據、PM10數據和溫度濕度。

8.一種如權利要求1-7任一項所述的基于大數據的空氣監測系統的監測方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：

(1)通過細顆粒物預測模塊對其空間維度分布情況進行預測，獲取到整個監測環境下細顆粒物在此時刻的分布情況；

(2)獲取到此幀數據的局部、全局最優解，并標記為本幀數據的目標源；

(3)業務邏輯層設定細顆粒物的污染溯源閾值，當細顆粒物濃度大于這一閾值時，進行溯源分析與源點標記，并把模型的輸入輸出數據讀入MySQL數據庫；

(4)當監測區域出現細顆粒物超標時系統會通過動態刷新的形式，同時設定相同目標源距離閾值找到同一個污染源遷移點，在前端動態刷新的過程中，把同一個遷移點用線連接起來顯示。