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申请/专利权人：福建拓海建设工程有限公司

摘要：本申请提供了一种基于大数据分析的市政园林水污染监测系统及方法，涉及水污染监测技术领域。系统由多个关键模块组成，包括多源数据采集处理模块，用于实时收集水质数据并进行预处理；数据融合特征提取模块，运用CNN和LSTM相结合构建水质污染预测模型；水质污染预测模块，利用历史数据训练模型预测未来水质状况；实时监测动态调整模块，结合强化学习优化监测策略；风险评估预警模块，评估污染风险并及时发出警报；以及数据存储分析模块，确保数据的安全存储与分析。通过这些模块的协同工作，系统能有效提升水污染监测的效率和准确性，为环保部门提供科学决策支持，通过结合传感技术和机器学习算法，实现对园林水体污染的实时监测与预测。

主权项：1.一种基于大数据分析的市政园林水污染监测系统，其特征在于，所述系统包括：多源数据采集处理模块，部署多参数传感器实时采集水质数据，使用视频监控系统结合目标监测技术获取水面漂浮物密度；数据融合特征提取模块，将多源数据采集处理模块采集到数据进行拼接处理，将拼接处理后的数据整合为时空数据集，采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合构建水质污染预测模型；水质污染预测模块，基于时空数据集训练水质污染预测模型，将当前采集并整合处理后的数据输入训练好的水质污染预测模型，进行实时污染程度预测；实时监测动态调整模块，引入强化学习算法，基于水质污染预测模型中的CNN-LSTM提取的时空特征，自动调整多源数据采集处理模块的采样频率和报警阈值；将CNN-LSTM模型提取的时空特征作为强化学习的状态，动作为每个传感器、摄像头的监测频率和报警阈值变化，奖励函数综合考虑监测准确性、能耗和响应速度；使用深度Q网络算法训练智能体，通过神经网络来近似Q函数，深度Q网络输入层接收当前状态，隐藏层用于提取状态的高阶特征，输出层输出所有可能动作的Q值，表示每个动作在当前状态下的预期奖励；根据ε-贪婪策略选择动作，执行动作，观察下一状态和即时奖励，基于损失函数计算损失并更新Q网络参数，以得到不同状态下采取的最优动作，从而优化采样频率及报警阈值；奖励函数为：R=αRaccuracy+βRenergy+γRresponse其中，Raccuracy、Renergy、Rresponse分别是监测准确性奖励、能耗惩罚和响应速度奖励，α、β、γ是调节各部分权重的系数；监测准确性奖励Raccuracy=-MSEytrue,ypred，用于衡量预测污染程度与实际污染程度之间的误差，其中，MSE是均方误差，ytrue是真实值，ypred是预测值；能耗惩罚Renergy=-∑i=1NEnergyfi，用于衡量监测频率对能耗的影响，监测频率越高，能耗越大，其中，N是样本数量，Energyfi表示第i个传感器或摄像头的能耗，与其监测频率fi相关；响应速度奖励Rresponse=-Delay，用于衡量系统对污染事件的响应速度，监测频率越高，系统响应速度越快，其中，Delay表示系统响应延迟。

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