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龙图腾网恭喜大连源丰智能科技有限公司申请的专利基于智慧城市的生活污水排放监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119251017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411794211.7，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于智慧城市的生活污水排放监测方法及系统是由费新勇设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智慧城市的生活污水排放监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据传输技术领域，具体涉及基于智慧城市的生活污水排放监测方法及系统，包括：对监测数据进行PCA分析得到所有主成分向量，利用主成分向量将监测数据进行降维得到无损数据和有损数据，将有损数据进行有损压缩后连同无损数据一起传输至服务器；获取传输监测数据时的压缩有效性；利用监测数据的分布与主成分向量的相似性获得偏移维度和稳定维度，根据压缩有效性以及每个传感器设备传输而来的监测数据在偏移维度和稳定维度上的分布，从各个传感器设备所传输的监测数据中重新选择若干监测数据，对重新选择出的监测数据进行PCA分析，重新得到监测数据的所有主成分向量。本发明提高了监测数据在传输时的效率。

本发明授权基于智慧城市的生活污水排放监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于智慧城市的生活污水排放监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：利用多个传感器设备从不同的采样点采集生活污水的监测数据，每个传感器设备将采集到的监测数据传输到服务器，服务器从所有传感器设备接收到监测数据后，从每个传感器设备所传输的监测数据中筛选出若干监测数据，对筛选出的监测数据进行PCA分析，得到监测数据的所有主成分向量，服务器将所有主成分向量传输给传感器设备，每个传感器设备利用所有主成分向量将监测数据进行降维，降维之后的数据记为无损数据，无损数据所缺失的维度对应的数据记为有损数据，将有损数据进行有损压缩后连同无损数据一起传输至服务器；根据有损数据进行有损压缩前后的信息丢失量，以及有损压缩后有损数据的压缩量得到每个传感器设备每次传输监测数据时的压缩有效性；利用每个传感器设备传输而来的监测数据的分布与主成分向量的相似性，将所有主成分向量划分为偏移维度和稳定维度，根据压缩有效性以及每个传感器设备传输而来的监测数据在偏移维度和稳定维度上的分布，从各个传感器设备所传输的监测数据中重新选择若干监测数据，对重新选择出的监测数据进行PCA分析，重新得到监测数据的所有主成分向量；所述利用每个传感器设备传输而来的监测数据的分布与主成分向量的相似性，将所有主成分向量划分为偏移维度和稳定维度，包括的具体步骤如下：对每个传感器设备的候选数据集中的监测数据进行PCA分析，得到每个传感器设备的所有第一向量；利用KM匹配算法将所有第一向量与所有主成分向量进行一一匹配；对于所有传感器设备的所有第一向量，每个主成分向量均分别匹配到若干第一向量；每个主成分向量与所匹配的所有第一向量的余弦相似度的均值记为每个主成分向量的信息表征偏移量；利用大津阈值分割算法根据信息表征偏移量将所有主成分向量划分为两个类别，其中平均信息表征偏移量最大的一个类别中的所有主成分向量记为偏移维度，平均信息表征偏移量最小的一个类别中的所有主成分向量记为稳定维度；所述根据压缩有效性以及每个传感器设备传输而来的监测数据在偏移维度和稳定维度上的分布，从各个传感器设备所传输的监测数据中重新选择若干监测数据，包括的具体步骤如下：与所有偏移维度相匹配的第一向量记为偏移匹配维度；与所有稳定维度相匹配的第一向量记为稳定匹配维度；对于每个传感器设备的候选数据集中的任意两个监测数据A、B，获取A、B在偏移维度的信息分布特征Q1，以及A、B在偏移匹配维度的信息分布特征Q2；获取Q1与Q2的差值的绝对值记为任意两个监测数据A、B之间的分布差异Q；A在稳定维度和稳定匹配维度的投影值的相似性与B在稳定维度和稳定匹配维度的投影值的相似性的均值，记为任意两个监测数据A、B之间的平均分布稳定性M；根据分布差异Q、平均分布稳定性M以及压缩有效性，从各个传感器设备所传输的监测数据中重新选择若干监测数据；所述根据分布差异Q、平均分布稳定性M以及压缩有效性，从各个传感器设备所传输的监测数据中重新选择若干监测数据，包括的具体步骤如下：根据分布差异Q、平均分布稳定性M以及压缩有效性获得任意两个监测数据的选择有效性；对于每个传感器设备的候选数据集中的所有监测数据，将任意两个监测数据的选择有效性作为度量距离，利用度量距离对所有监测数据进行聚类，得到的每个类别中的所有监测数据之间的选择有效性的均值记每个类别的平均选择有效性；候选数据集中所有监测数据的压缩效性的均值记为C，将exp-C×K作为每个传感器设备的筛选数量L；每个传感器设备的候选数据集中，将平均选择有效性最大的L个类别中的监测数据筛选出来；其中K表示得到的类别数量，exp表示以自然常数为底的指数函数；所述根据分布差异Q、平均分布稳定性M以及压缩有效性获得任意两个监测数据的选择有效性，包括的具体步骤如下：任意两个监测数据的选择有效性W=1-y×Q+y×M；其中y表示任意两个监测数据对应的有损数据的信息丢失量的均值。

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