一种环境保护监测用水质监测系统

专利主权项内容

1.一种环境保护监测用水质监测系统，其特征在于：所述系统包括环境数据采集模块、数据预处理模块、智能采样决策模块、远程采样执行模块、样本预处理模块、数据融合分析模块、实时监控模块、智能预警与报告模块；所述环境数据采集模块基于传感器网络，采用实时监测算法，收集环境参数并生成数据，建立环境参数数据集；所述数据预处理模块基于环境参数数据集，采用数据清洗和归一化算法，进行预处理，生成预处理后的环境数据集；所述智能采样决策模块基于预处理后的环境数据集，采用包括CNN和LSTM的深度学习进行采样点和时间的智能决策，生成智能采样计划；所述远程采样执行模块根据智能采样计划，通过自动化无人船或无人机执行采样操作，生成水样采集集合；所述样本预处理模块基于水样采集集合，使用微流控技术进行样本的即时化学分析和保存条件调节，生成预处理后的样本集；所述数据融合分析模块基于预处理后的样本集和多源数据，采用数据融合算法，通过卡尔曼滤波器进行综合分析，生成融合分析报告；所述实时监控模块基于融合分析报告，利用互动式地图和实时数据流展示进行环境监控，生成实时监控数据集；所述智能预警与报告模块基于实时监控数据集，采用随机森林算法，生成智能预警和水质报告；所述环境参数数据集包括温度、湿度、光照强度数据，所述预处理后的样本集具体为化学处理和保存条件调整后的样本，所述智能预警和水质报告具体为基于数据分析得出的预警信息和水质状况报告；所述智能采样决策模块包括模式识别子模块、时间序列预测子模块、决策优化子模块；所述模式识别子模块基于预处理后的环境数据集，采用卷积神经网络进行复杂环境模式的识别和分析，生成环境模式分析结果；所述时间序列预测子模块基于环境模式分析结果，采用长短期记忆网络分析时间序列数据，预测未来时间段内环境变化，生成时间序列预测结果；所述决策优化子模块基于时间序列预测结果，采用遗传算法，进行采样点和时间的最终决策，生成智能采样计划；所述卷积神经网络算法具体为提取和学习数据中的空间特征，用于识别复杂环境模式，所述长短期记忆网络具体为处理和预测数据随时间变化的行为，优化采样时间决策，所述遗传算法具体为模拟自然选择过程，寻找最优采样点和时间的解决方案。