CN108387692A - 一种大气污染智能监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种大气污染智能监测系统，包括多个监测装置和数据处理装置，每个监测装置皆连接至数据处理装置，每个监测装置用于采集一个大气污染监测区域内的多个大气污染监测节点的大气污染浓度数据；数据处理装置用于对采集的大气污染浓度数据进行处理分析，实现对大气污染的实时监测；数据处理装置包括预处理模块、聚类处理模块、异常检测模块、云存储器。
Description
技术领域
本发明涉及大气污染监测技术领域，具体涉及一种大气污染智能监测系统。
背景技术
相关技术中，对城市大气污染监测的方法主要有：
(1)传统方法，即人工取样实验室分析的方法。这种方法只能得到大气污染监测区域内某段时间内的监测值，无法进行实时监测，监测结果受人为的影响很大，同时，当大气污染监测区域有害气体浓度很高时会严重伤害监测人员的身体健康；
(2)目前比较流行的在线监测，多采用国外进口的自动化大气环境监测设备进行监测，这种监测方法，尽管能够实现实时监测，但所用设备结构复杂、价格昂贵、难以维护、运营成本高且其工作环境苛刻。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种大气污染智能监测系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了一种大气污染智能监测系统，包括多个监测装置和数据处理装置，每个监测装置皆连接至数据处理装置，每个监测装置用于采集一个大气污染监测区域内的多个大气污染监测节点的大气污染浓度数据；数据处理装置用于对采集的大气污染浓度数据进行处理分析，实现对大气污染的实时监测。
优选地，每个监测装置包括设置于各个大气污染监测节点的传感器节点，还包括基站，传感器节点用于采集所在大气污染监测节点的大气污染浓度数据，基站负责传感器节点和数据处理装置之间的双向信息交互。
当大气污染浓度数据量达到一定阈值时，传感器节点将采集到的大气污染浓度数据整理成大气污染浓度数据文件并发送至基站，进而由基站将接收的大气污染浓度数据文件发送至数据中心。
优选地，数据处理装置包括预处理模块、聚类处理模块、异常检测模块、云存储器，预处理模块用于对监测装置采集的大气污染浓度数据进行预处理；聚类处理模块对预处理模块预处理后的大气污染浓度数据进行聚类处理；异常检测模块对聚类处理后的大气污染浓度数据进行异常检测，得到异常数据集，并将异常数据集进行标记后存储到云存储器中。
优选地，传感器节点包括至少一种下述的传感器：
粉尘传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的粉尘污染物的浓度；
PM2.5传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的PM2.5污染物的浓度；
甲醛传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的甲醛污染物的浓度；
有毒气体传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的有毒气体的浓度；
异味传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的异味的浓度；
二氧化碳传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的二氧化碳的浓度。
本发明的有益效果为：基于大数据处理技术和无线传感器网络技术，实现大气污染的实时监测和相关数据的统一分析处理，提高对大气污染的监测能力，智能便捷，节省人力，成本相对较低。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明一个示例性实施例的大气污染智能监测系统的结构示意框图；
图2是本发明一个示例性实施例的数据处理装置的结构示意框图。
附图标记：
监测装置1、数据处理装置2、预处理模块10、聚类处理模块20、异常检测模块30、云存储器40。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例提供的一种大气污染智能监测系统，包括多个监测装置1和数据处理装置2，每个监测装置1皆连接至数据处理装置2，每个监测装置1用于采集一个大气污染监测区域内的多个大气污染监测节点的大气污染浓度数据；数据处理装置2用于对采集的大气污染浓度数据进行处理分析，实现对大气污染的实时监测。
在一个实施例中，每个监测装置1包括设置于各个大气污染监测节点的传感器节点，还包括基站，传感器节点用于采集所在大气污染监测节点的大气污染浓度数据，基站负责传感器节点和数据处理装置2之间的双向信息交互。传感器节点包括至少一种下述的传感器：
粉尘传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的粉尘污染物的浓度；
PM2.5传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的PM2.5污染物的浓度；
甲醛传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的甲醛污染物的浓度；
有毒气体传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的有毒气体的浓度；
异味传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的异味的浓度；
二氧化碳传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的二氧化碳的浓度。
其中，大气污染浓度数据包括各种污染元素的浓度数据，污染元素包括钠、硅等。
在一个实施例中，如图2所示，数据处理装置2包括预处理模块10、聚类处理模块20、异常检测模块30、云存储器40，预处理模块10用于对监测装置1采集的大气污染浓度数据进行预处理；聚类处理模块20对预处理模块10预处理后的大气污染浓度数据进行聚类处理；异常检测模块30对聚类处理后的大气污染浓度数据进行异常检测，得到异常数据集，并将异常数据集进行标记后存储到云存储器40中。
本发明上述实施例基于大数据处理技术和无线传感器网络技术，实现大气污染的实时监测和相关数据的统一分析处理，提高对大气污染的监测能力，智能便捷，节省人力，成本相对较低。
在一个实施例中，所述对监测装置1采集的大气污染浓度数据进行预处理，具体包括：对存在0值或负值的大气污染浓度数据进行预处理，将0值或负值替换为预先设定的替代值。
本实施例能够防止大气污染浓度数据中的0值或负值对后续的大气污染浓度数据聚类处理造成影响。
在一个实施例中，对预处理模块10预处理后的大气污染浓度数据进行聚类处理，具体包括：
(1)提取预处理后的设定时间段的大气污染浓度数据作为一个大气污染浓度数据集，设为X，其中每个大气污染浓度数据包括m维特征；
(2)在第一次迭代时，选择大气污染浓度数据集X中的第一个未标记的大气污染浓度数据作为第一个簇中心点O1，计算其余大气污染浓度数据与该簇中心点O1之间的相似距离，按照相似距离分配原则对大气污染浓度数据xi进行分配操作；
其中，相似距离分配原则为：若大气污染浓度数据xi与新选择的簇中心点之间的相似距离不大于设定的相似距离阈值DT，不对大气污染浓度数据xi进行分配操作；若大气污染浓度数据xi与新选择的簇中心点之间的相似距离大于设定的相似距离阈值DT，继续计算大气污染浓度数据xi与该簇中心点的最近邻集合中的大气污染浓度数据之间的相似距离，若大气污染浓度数据xi与该簇中心点的最近邻集合中的一个大气污染浓度数据之间，满足相似距离大于设定的相似距离阈值DT，则将大气污染浓度数据xi分配到该簇中心点，并进行标记；
其中，设定两个大气污染浓度数据之间的相似距离的计算公式为：
式中，D(xi,xl)表示大气污染浓度数据xi与xl之间的相似距离，ωj为大气污染浓度数据的第j维特征值的权重值，xij表示大气污染浓度数据xi的第j维特征值，xlj为大气污染浓度数据xl的第j维特征值，m为大气污染浓度数据的维数；
(3)令迭代次数λ加1，选择大气污染浓度数据集X中的第一个未标记的大气污染浓度数据作为另一个簇中心点Oλ+1，计算其余大气污染浓度数据与该簇中心点Oλ+1之间的相似距离，若大气污染浓度数据xj未标记，按照相似距离分配原则对大气污染浓度数据xj进行分配操作；若大气污染浓度数据xj已标记且按照相似距离分配原则可分配到簇中心点Oλ+1，比较其与原分配的簇中心点、簇中心点Oλ+1之间的相似距离，选择相似距离更大的簇中心点加入簇；
(4)重复(3)直至迭代次数λ达到设定的阈值或者所有的大气污染浓度数据皆已被标记。
本实施例对数据预处理单元预处理后的大气污染浓度数据进行聚类处理时，不需要预先指定簇的个数，其中创新性地设定了相似距离分配原则，使得仅当大气污染浓度数据与簇中心点相似且与簇中心点的最近邻集合中的一个或多个大气污染浓度数据相似时，大气污染浓度数据才能与簇中心点位于同一个簇，使得本实施例的聚类处理更适合于检测出任意形状簇，聚类高效且质量高；
现有技术中常采用绝对距离来衡量两个大气污染浓度数据之间的差异性，如欧式距离、曼哈顿距离等，也就是说两个大气污染浓度数据之间的距离越大表明两者的相似性越小，反之则相似性越大，但是这种距离度量方式通常涉及到对象的所有属性，并认为这些属性对于距离度量的重要性是相同的。本实施例创新性地设定了一种新的相似距离度量公式，该公式考虑了大气污染浓度数据的属性因素，为不同的维度上的特征加以不同的权重值，让不同维度按照权重值的大小在聚类中起不同的作用，能够使得某些特征维度上的大气污染浓度数据差异得到区分，解决了因不同特征维度上的量纲不同导致的聚类效果不佳的问题，提高了聚类划分的精度和效率。
其中，在一个实施例中，大气污染浓度数据的各个维度的特征值相应的权重值由专家进行设定。在另一个优选实施例中，设大气污染浓度数据集X＝{x1,x2,…,xn}，按照下列公式设定大气污染浓度数据的各个维度的特征值相应的权重值：
式中，ωj表示大气污染浓度数据的第j维特征值的权重值，xaj为大气污染浓度数据集X中的第a个大气污染浓度数据的第j维特征值，xab为大气污染浓度数据集X中的第a个大气污染浓度数据的第b维特征值，n为大气污染浓度数据集X包含的大气污染浓度数据个数，m为大气污染浓度数据的维数。
本实施例创造性地设定了大气污染浓度数据的各个维度的特征值相应的权重值计算公式，该计算公式使得属性分布的偏离程度越小的特征值权重更小，而属性分布的偏离程度越大的特征值权重越大，有利于解决大气污染浓度数据密度不同所产生的聚类效果不佳的问题，相对于专家设定权重的方式，更具实际性和科学性，提高聚类的精度。
在一个实施例中，所述对聚类处理后的大气污染浓度数据进行异常检测，具体包括：
(1)若聚类后存在一个簇的大气污染浓度数据个数低于设定的数量下限，则将该簇视为异常簇，求取异常簇中大气污染浓度数据的平均值xe；
(2)计算其他正常簇的簇中心点与异常簇的簇中心点之间的相似距离；
(3)若正常簇的簇中心点与异常簇的簇中心点之间的相似距离不大于设定的簇相似距离阈值，则将该正常簇作为待检测簇，并利用xe来检测待检测簇中的大气污染浓度数据，当待检测簇中的大气污染浓度数据满足下列异常条件时，将大气污染浓度数据视为异常大气污染浓度数据：
式中，ωj表示大气污染浓度数据的第j维特征值的权重值，为大气污染浓度数据的第j维特征值，xej为所述异常簇中大气污染浓度数据的平均值xe的第j维特征值，m为大气污染浓度数据的维数，Dt为设定的异常检测距离阈值。
由于规模性较小的簇中的大气污染浓度数据之间相对较为松散，而且相对于其他大气污染浓度数据较为孤立，因此现有技术中通常将规模较小的簇中的数据视为异常数据。基于此，本实施例对聚类处理后的大气污染浓度数据进行异常检测，从中创新性地提出了用于检测大气污染浓度数据是否为异常的异常条件，该异常条件根据大气污染浓度数据与异常簇中大气污染浓度数据的平均值之间的距离来判断该大气污染浓度数据是否为异常大气污染浓度数据，具备一定的检测精度，检测方式简单有效。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (6)
1.一种大气污染智能监测系统，其特征是，包括数据处理装置和多个监测装置，每个监测装置皆连接至数据处理装置，每个监测装置用于采集一个大气污染监测区域内的多个大气污染监测节点的大气污染浓度数据；数据处理装置用于对采集的大气污染浓度数据进行处理分析，实现对大气污染的实时监测；数据处理装置包括预处理模块、聚类处理模块、异常检测模块、云存储器，预处理模块用于对监测装置采集的大气污染浓度数据进行预处理；聚类处理模块对预处理模块预处理后的大气污染浓度数据进行聚类处理；异常检测模块对聚类处理后的大气污染浓度数据进行异常检测，得到异常数据集，并将异常数据集进行标记后存储到云存储器中。
2.根据权利要求1所述的一种大气污染智能监测系统，其特征是，每个监测装置包括设置于各个大气污染监测节点的传感器节点，还包括基站，传感器节点用于采集所在大气污染监测节点的大气污染浓度数据，基站负责传感器节点和数据处理装置之间的双向信息交互。
3.根据权利要求2所述的一种大气污染智能监测系统，其特征是，当大气污染浓度数据量达到一定阈值时，传感器节点将采集到的大气污染浓度数据整理成大气污染浓度数据文件并发送至基站，进而由基站将接收的大气污染浓度数据文件发送至数据中心。
4.根据权利要求2所述的一种大气污染智能监测系统，其特征是，传感器节点包括至少一种下述的传感器：
粉尘传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的粉尘污染物的浓度；
PM2.5传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的PM2.5污染物的浓度；
甲醛传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的甲醛污染物的浓度；
有毒气体传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的有毒气体的浓度；
异味传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的异味的浓度；
二氧化碳传感器，用于实时检测所述大气污染监测区域中的二氧化碳的浓度。
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种大气污染智能监测系统，其特征是，所述对监测装置采集的大气污染浓度数据进行预处理，具体包括：对存在0值或负值的大气污染浓度数据进行预处理，将0值或负值替换为预先设定的替代值。
6.根据权利要求1-4任一项所述的一种大气污染智能监测系统，其特征是，对预处理模块预处理后的大气污染浓度数据进行聚类处理，具体包括：
(1)提取预处理后的设定时间段的大气污染浓度数据作为一个大气污染浓度数据集，设为X，其中每个大气污染浓度数据包括m维特征；
(2)在第一次迭代时，选择大气污染浓度数据集X中的第一个未标记的大气污染浓度数据作为第一个簇中心点O1，计算其余大气污染浓度数据与该簇中心点O1之间的相似距离，按照相似距离分配原则对大气污染浓度数据xi进行分配操作；
其中，相似距离分配原则为：若大气污染浓度数据xi与新选择的簇中心点之间的相似距离不大于设定的相似距离阈值DT，不对大气污染浓度数据xi进行分配操作；若大气污染浓度数据xi与新选择的簇中心点之间的相似距离大于设定的相似距离阈值DT，继续计算大气污染浓度数据xi与该簇中心点的最近邻集合中的大气污染浓度数据之间的相似距离，若大气污染浓度数据xi与该簇中心点的最近邻集合中的一个大气污染浓度数据之间，满足相似距离大于设定的相似距离阈值DT，则将大气污染浓度数据xi分配到该簇中心点，并进行标记；
其中，设定两个大气污染浓度数据之间的相似距离的计算公式为：
式中，D(xi,xl)表示大气污染浓度数据xi与xl之间的相似距离，ωj为大气污染浓度数据的第j维特征值的权重值，xij表示大气污染浓度数据xi的第j维特征值，xlj为大气污染浓度数据xl的第j维特征值，m为大气污染浓度数据的维数；
(3)令迭代次数λ加1，选择大气污染浓度数据集X中的第一个未标记的大气污染浓度数据作为另一个簇中心点Oλ+1，计算其余大气污染浓度数据与该簇中心点Oλ+1之间的相似距离，若大气污染浓度数据xj未标记，按照相似距离分配原则对大气污染浓度数据xj进行分配操作；若大气污染浓度数据xj已标记且按照相似距离分配原则可分配到簇中心点Oλ+1，比较其与原分配的簇中心点、簇中心点Oλ+1之间的相似距离，选择相似距离更大的簇中心点加入簇；
(4)重复(3)直至迭代次数λ达到设定的阈值或者所有的大气污染浓度数据皆已被标记。
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