本發(fā)明涉及環(huán)境監(jiān)測治理，尤其涉及一種基于智能ai的高速服務(wù)區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、高速服務(wù)區(qū)是位于高速公路上的一種設(shè)施，旨在為行駛在高速公路上的車輛提供各種基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)，高速服務(wù)區(qū)通常建設(shè)在高速公路沿線，定期間隔的位置上，以便方便車輛在長途行駛中休息、加油、進(jìn)食和使用其他服務(wù)。

2、為了提高高速服務(wù)區(qū)的環(huán)境質(zhì)量，增強(qiáng)車主用戶的體驗(yàn)，需要對高速服務(wù)區(qū)進(jìn)行環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理，現(xiàn)有的高速服務(wù)區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理系統(tǒng)一般會(huì)通過環(huán)境數(shù)據(jù)采集器對高速服務(wù)區(qū)內(nèi)的環(huán)境進(jìn)行采集，并通過數(shù)據(jù)分析與處理系統(tǒng)對環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，智能化提出相應(yīng)的治理措施，但是現(xiàn)有系統(tǒng)難以結(jié)合所收集的環(huán)境數(shù)據(jù)對未來的環(huán)境趨勢進(jìn)行預(yù)測，提供早期的預(yù)警和決策支持，功能局限在當(dāng)前的環(huán)境治理方面。

3、因此針對上述問題現(xiàn)在研發(fā)一種能夠建立關(guān)聯(lián)模型進(jìn)行預(yù)測分析，提供早期的預(yù)警和決策支持的基于智能ai的高速服務(wù)區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有系統(tǒng)難以結(jié)合所收集的環(huán)境數(shù)據(jù)對未來的環(huán)境趨勢進(jìn)行預(yù)測，提供早期的預(yù)警和決策支持，功能局限在當(dāng)前的環(huán)境治理方面的缺點(diǎn)，本發(fā)明提供一種能夠建立關(guān)聯(lián)模型進(jìn)行預(yù)測分析，提供早期的預(yù)警和決策支持的基于智能ai的高速服務(wù)區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理系統(tǒng)。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種基于智能ai的高速服務(wù)區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理系統(tǒng)，包括有：

3、監(jiān)控服務(wù)器終端及設(shè)備，所述監(jiān)控服務(wù)器終端及設(shè)備配置有高精度的傳感器，即時(shí)監(jiān)測高速服務(wù)區(qū)內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集存儲(chǔ)；

4、監(jiān)測報(bào)警模塊，所述監(jiān)測報(bào)警模塊應(yīng)用于所述監(jiān)控服務(wù)器終端及設(shè)備內(nèi)，配置為預(yù)設(shè)環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，在環(huán)境質(zhì)量達(dá)到危險(xiǎn)或者超標(biāo)水平時(shí)觸發(fā)報(bào)警通知；

5、智能預(yù)測優(yōu)化模塊，所述智能預(yù)測優(yōu)化模塊結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和ai預(yù)測分析技術(shù)，建立環(huán)境參數(shù)與服務(wù)區(qū)客流以及交通流量的關(guān)聯(lián)模型，對未來環(huán)境趨勢進(jìn)行預(yù)測分析，并提供優(yōu)化決策；

6、協(xié)同集成模塊，所述協(xié)同集成模塊配置為將高速服務(wù)區(qū)的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)源進(jìn)行融合和分析，從而更全面地了解環(huán)境質(zhì)量狀況與影響因素之間的關(guān)系，同時(shí)集成區(qū)域內(nèi)的設(shè)備實(shí)現(xiàn)智能一體化集成控制；

7、用戶反饋模塊，所述用戶反饋模塊引入用戶參與和反饋機(jī)制，通過智能化手段收集用戶體驗(yàn)、滿意度和環(huán)境感知數(shù)據(jù)，進(jìn)一步了解用戶的需求和期望，并根據(jù)數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化服務(wù)區(qū)環(huán)境治理策略。

8、進(jìn)一步的，所述監(jiān)控服務(wù)器終端及設(shè)備包括有：

9、環(huán)境傳感器，所述環(huán)境傳感器包括但不局限于高精度的空氣質(zhì)量傳感器、噪音傳感器、溫度傳感器和濕度傳感器等；

10、數(shù)據(jù)采集單元，所述數(shù)據(jù)采集單元用于采集所述環(huán)境傳感器獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)；

11、數(shù)據(jù)服務(wù)器，所述數(shù)據(jù)服務(wù)器用于對所述數(shù)據(jù)采集單元收集到的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，以備后續(xù)對環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。

12、進(jìn)一步的，所述監(jiān)測報(bào)警模塊包括有：

13、規(guī)則引擎，所述規(guī)則引擎配置為人工預(yù)設(shè)環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，以預(yù)設(shè)的環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)為監(jiān)測閾值，對環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，為環(huán)境監(jiān)測治理提供約束條件；

14、數(shù)據(jù)比對單元，所述數(shù)據(jù)比對單元配置為引入所述數(shù)據(jù)服務(wù)器內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)，并對比所述規(guī)則引擎預(yù)設(shè)的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比對，得出比對結(jié)果；

15、警報(bào)通知單元，所述警報(bào)通知單元配置為當(dāng)數(shù)據(jù)比對單元進(jìn)行環(huán)境數(shù)據(jù)比對后，在環(huán)境質(zhì)量達(dá)到危險(xiǎn)或者超標(biāo)水平時(shí)觸發(fā)報(bào)警通知。

16、進(jìn)一步的，所述智能預(yù)測優(yōu)化模塊包括有：

17、預(yù)測分析單元，所述預(yù)測分析單元配置為根據(jù)所述數(shù)據(jù)服務(wù)器內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)合ai預(yù)測分析技術(shù)，將服務(wù)區(qū)客流量以及交通流量與環(huán)境數(shù)據(jù)參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，建立關(guān)聯(lián)模型，并對未來一段時(shí)間內(nèi)的環(huán)境趨勢進(jìn)行分析預(yù)測；

18、智能化治理措施優(yōu)化單元，所述智能化治理措施優(yōu)化單元采用智能算法對環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，并通過物聯(lián)網(wǎng)接駁數(shù)據(jù)庫進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，結(jié)合已有的治理措施，根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行優(yōu)化處理，提供針對性優(yōu)化建議。

19、進(jìn)一步的，所述協(xié)同集成模塊包括有：

20、數(shù)據(jù)融合與共享單元，所述數(shù)據(jù)融合與共享單元通過數(shù)據(jù)共享端口將環(huán)境數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)源進(jìn)行融合和分析，更全面地了解環(huán)境質(zhì)量狀況與影響因素之間的關(guān)系；

21、區(qū)域內(nèi)設(shè)備無線控制網(wǎng)絡(luò)，所述區(qū)域內(nèi)設(shè)備無線控制網(wǎng)絡(luò)用于將服務(wù)區(qū)內(nèi)的所有治理設(shè)備，例如空氣凈化器等進(jìn)行無線連接。

22、進(jìn)一步的，所述ai預(yù)測分析技術(shù)采用更為貼合的時(shí)間序列分析方法，通過建立時(shí)間序列模型來分析數(shù)據(jù)中的季節(jié)性、周期性以及趨勢性，從而預(yù)測分析未來的數(shù)值，使用自然回歸模型來進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算公式如下：

23、

24、其中xt表示時(shí)間序列數(shù)據(jù)，c表示常數(shù)項(xiàng)，表示自然回歸系數(shù)，εt表示為白噪聲誤差。

25、進(jìn)一步的，所述時(shí)間序列分析方法的一般步驟如下：

26、步驟1：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，收集和整理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為可分析的格式，如將日期作為時(shí)間序列的索引，確保數(shù)據(jù)的連續(xù)性和一致性；

27、步驟2：數(shù)據(jù)可視化，通過繪制時(shí)間序列圖，觀察數(shù)據(jù)的整體趨勢、季節(jié)性和周期性，以及是否存在異常值或缺失值；

28、步驟3：分解時(shí)間序列，使用分解方法將時(shí)間序列分解為趨勢、季節(jié)和殘差三個(gè)組成部分；

29、步驟4：模型選擇，根據(jù)時(shí)間序列的特征和分解結(jié)果，選擇自回歸預(yù)測模型；

30、步驟5：模型參數(shù)估計(jì)，利用最大似然估計(jì)或最小二乘法等方法，估計(jì)模型的參數(shù)；

31、步驟6：模型診斷，對估計(jì)的模型進(jìn)行診斷檢驗(yàn)，檢查模型的殘差序列是否滿足平穩(wěn)性、獨(dú)立性和白噪聲的假設(shè)；

32、步驟7：模型預(yù)測，使用估計(jì)的時(shí)間序列模型進(jìn)行預(yù)測。

33、進(jìn)一步的，所述用戶反饋模塊提供二維碼進(jìn)行掃描，服務(wù)區(qū)用戶通過掃描二維碼進(jìn)入反饋界面進(jìn)行滿意度反饋。

34、本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)：1、本發(fā)明通過智能預(yù)測優(yōu)化模塊預(yù)測和分析未來環(huán)境趨勢，為服務(wù)區(qū)管理者提供早期預(yù)警和決策支持，使其能夠及時(shí)采取合適的應(yīng)對措施，并應(yīng)用智能算法對環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，評估不同治理措施的效果并提供針對性的優(yōu)化建議。

35、2、本發(fā)明通過協(xié)同集成模塊將高速服務(wù)區(qū)的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)源進(jìn)行協(xié)同，建立服務(wù)區(qū)環(huán)境數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，供相關(guān)部門和公眾獲取和利用環(huán)境數(shù)據(jù)，促進(jìn)合作與治理效果的提升。

技術(shù)特征：

1.一種基于智能ai的高速服務(wù)區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理系統(tǒng)，其特征在于，包括有：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能ai的高速服務(wù)區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理系統(tǒng)，其特征在于，所述監(jiān)控服務(wù)器終端及設(shè)備包括有：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能ai的高速服務(wù)區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理系統(tǒng)，其特征在于，所述監(jiān)測報(bào)警模塊包括有：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能ai的高速服務(wù)區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理系統(tǒng)，其特征在于，所述智能預(yù)測優(yōu)化模塊包括有：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能ai的高速服務(wù)區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理系統(tǒng)，其特征在于，所述協(xié)同集成模塊包括有：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于智能ai的高速服務(wù)區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理系統(tǒng)，其特征在于，所述ai預(yù)測分析技術(shù)采用更為貼合的時(shí)間序列分析方法，通過建立時(shí)間序列模型來分析數(shù)據(jù)中的季節(jié)性、周期性以及趨勢性，從而預(yù)測分析未來的數(shù)值，使用自然回歸模型來進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算公式如下：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能ai的高速服務(wù)區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理系統(tǒng)，其特征在于，所述時(shí)間序列分析方法的一般步驟如下：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能ai的高速服務(wù)區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理系統(tǒng)，其特征在于，所述用戶反饋模塊提供二維碼進(jìn)行掃描，服務(wù)區(qū)用戶通過掃描二維碼進(jìn)入反饋界面進(jìn)行滿意度反饋。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種基于智能AI的高速服務(wù)區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測治理系統(tǒng)，包括有：監(jiān)控服務(wù)器終端及設(shè)備，所述監(jiān)控服務(wù)器終端及設(shè)備配置為即時(shí)監(jiān)測高速服務(wù)區(qū)內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集存儲(chǔ)；監(jiān)測報(bào)警模塊，所述監(jiān)測報(bào)警模塊配置為預(yù)設(shè)環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，在環(huán)境質(zhì)量達(dá)到危險(xiǎn)或者超標(biāo)水平時(shí)觸發(fā)報(bào)警通知；智能預(yù)測優(yōu)化模塊，所述智能預(yù)測優(yōu)化模塊結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和AI預(yù)測分析技術(shù)，建立環(huán)境參數(shù)與服務(wù)區(qū)客流以及交通流量的關(guān)聯(lián)模型。本發(fā)明通過智能預(yù)測優(yōu)化模塊預(yù)測和分析未來環(huán)境趨勢，為服務(wù)區(qū)管理者提供早期預(yù)警和決策支持，使其能夠及時(shí)采取合適的應(yīng)對措施，并應(yīng)用智能算法對環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，評估不同治理措施的效果并提供針對性的優(yōu)化建議。

技術(shù)研發(fā)人員：周鋒,傅黎明
受保護(hù)的技術(shù)使用者：江西迪越科技發(fā)展有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6