【摘 要】
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近几年随着环境监测信息化建设逐步走向深入,环境监测预警系统在环保建设、污染防治等领域也变得愈发重要,然而目前系统获取准确的预警和监测数据仍具有挑战性。由于受恶劣环境、突发事件等因素影响,监测数据异常时有发生,此类异常使得监测数据质量急剧下降,给环境监测预警和相关管理决策带来很大的阻碍。传统的环境监测预警系统利用传感器技术实现对环境信息数据的实时监测,通过人工设置的阈值简单地判断监测数据值是否正常,
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近几年随着环境监测信息化建设逐步走向深入,环境监测预警系统在环保建设、污染防治等领域也变得愈发重要,然而目前系统获取准确的预警和监测数据仍具有挑战性。由于受恶劣环境、突发事件等因素影响,监测数据异常时有发生,此类异常使得监测数据质量急剧下降,给环境监测预警和相关管理决策带来很大的阻碍。传统的环境监测预警系统利用传感器技术实现对环境信息数据的实时监测,通过人工设置的阈值简单地判断监测数据值是否正常,但是却很难检测出其中隐含的异常数据,同时传统的异常检测方法并不适用于环境监测预警系统中复杂的数据流环境,数据流中的异常数据难以被传统的检测方法检测出来。因此研究针对数据流的异常检测方法并基于此方法开发出精准化的环境监测预警系统,对提升系统的应急防治和管理决策能力具有重要意义。本文针对环境监测预警系统的数据流进行异常检测方法研究,主要工作如下:(1)环境监测预警系统需求分析与设计,首先根据需求背景进行功能需求和非功能需求分析,其次根据需求分析设计了系统架构和功能模块,最后对主要功能模块进行详细设计。(2)基于自适应参数密度聚类的数据流异常检测方法研究,首先根据传感器数据流的时间相关性对传感器历史数据进行数据预处理,通过引入初始点选择优化并实现聚类半径参数的自适应从而实现数据聚类,其次通过滑动窗口获取数据流并提取其空间特征,最后通过线性遍历比较和空间特征值判断完成多种异常类型数据的检测。(3)环境监测预警系统实现与测试,首先根据系统设计完成系统基础模块的部署,随后结合Vue和Spring Boot技术完成系统功能的前后端编码工作,最后对环境监测预警系统进行功能测试和非功能测试,测试结果表明本文设计的环境监测预警系统达到了预期效果并且在一定并发情况下具有良好的吞吐率,适用于环境监测精准化预警和管理的场景。
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