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摘要：本发明公开了一种空气污染物浓度超标智能预警系统，涉及空气污染监测领域，主要方案为：通过边缘计算设备筛除异常数据及重复数据，降低数据处理的难度，然后将不同污染物的浓度平均值与动态阈值进行比较，判断是否发出警报；将不同污染物的预估浓度值与不同污染物的阈值集合进行比较，判断是否发出预警，进一步提升了预警的准确性；原因分析模块的污染物浓度扩散模型有助于快速准确地确定污染源位置，为针对性治理提供方向，动态反馈模块能够不断优化系统，提高监测数据的准确性和可靠性，避免出现因设备故障而触发的无效预警现象。

主权项：1.一种空气污染物浓度超标智能预警系统，其特征在于：包括：数据获取模块，用于获取监测区域内不同监测点的空气污染数据；其中，监测区域内的监测点为网格化布局，并在重点污染源区域、人口密集区域以及交通枢纽区域加设检测设备；检测设备包括多种不同类型的检测装置，对不同污染物进行多维检测，用于获取多种污染物的多维浓度数据；空气污染数据包括多种污染物的浓度数据；并通过边缘计算设备筛除异常数据及重复数据，生成基础数据集；边缘计算设备筛除异常数据及重复数据的方法如下：预设不同污染物的正常范围阈值，将不同污染物的实时数据与正常范围阈值进行比较，将处于正常范围阈值之内的数据生成正常数据集；将正常数据集中相邻时间点的同种污染物的浓度数据进行比较去重，去重判断公式如下： ；其中：是序号为q的污染物在时间点i时的浓度数据，是序号为q的污染物在时间点（）时的浓度数据，时间点i与时间点（）为相邻的时间点；是预设的污染物浓度数据的误差范围；将保留的数据生成基础数据集；数据传输模块，用于正常数据集的数据传输，当传输过程中出现网络中断，空气污染数据会暂存于本地数据处理中心的缓存区，待网络恢复后断点续传；数据融合与处理模块：接收数据传输模块的数据，分别计算不同污染物的浓度平均值和预估浓度值；其中，计算不同污染物的浓度平均值，所依据的公式如下： ；其中：的取值为1，2，3...k，k为正整数，代表时间点的总个数；代表不同污染物的序号，取值为正整数；计算不同污染物的预估浓度值的具体方法如下：依据长短期记忆网络LSTM模型预测不同污染物的预估浓度值；所依据的公式如下： ；其中：是当前时刻序号为q的污染物的浓度值；是过去个时刻时序号为q的污染物的浓度值，取值为正整数；预估浓度值是将来1个时刻时，序号为q的污染物的浓度值；是LSTM模型的权重参数；阈值设定模块，用于设置不同污染物的动态阈值，以及预设不同污染物的阈值集合；具体为：获取不同污染物的基础阈值、当前季节参数、平均季节影响指数、当前气象条件参数、平均气象条件影响值、当前时间段参数、平均时间段影响值；计算不同污染物的动态阈值，所依据的公式如下： ；其中：为当前季节参数与平均季节影响指数之差的权重系数，取值为0.2~0.4；是当前气象条件参数与平均气象条件影响值之差的权重系数，取值为0.1~0.3；是当前时间段参数与平均时间段影响值之差的权重系数，取值为0.2~0.4；并且，；阈值集合包括正常影响阈值F1、低度影响阈值F2、中度影响阈值F3，高度状态阈值F4和异常状态阈值F5，且F1＜F2＜F3＜F4＜F5；预警触发模块，将不同污染物的浓度平均值与动态阈值进行比较，判断是否发出警报；将不同污染物的预估浓度值与不同污染物的阈值集合进行比较，判断是否发出预警；具体为：将不同污染物的浓度平均值与不同污染物的动态阈值进行比较，当满足浓度平均值≥动态阈值的条件时，则发出警报；反之，则判定为正常；将不同污染物的预估浓度值与不同污染物的阈值集合进行比较，当≤F1时，则判定为正常，不发出预警动作；当F1＜≤F2时，则判定为低度污染状态，发出一级预警；当F2＜≤F3时，则判定为中度污染状态，发出二级预警；当F3＜≤F4时，则判定为高度污染状态，发出三级预警；当F4＜≤F5时，则判定为异常污染状态，发出异常状态预警；原因分析模块，用于建立污染物浓度扩散模型，通过数据分析确定污染源位置；动态反馈模块，接收公众通过移动端应用反馈的空气质量感受信息及第三方监测数据，与系统监测数据进行对比验证，辅助判断采集数据的准确性；决策支持模块，基于预警触发模块和原因分析模块的分析结果，提供整改建议。

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百度查询： 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所) 一种空气污染物浓度超标智能预警系统