CN119168378B 一种智能马甲辅助的环境分析预警方法及系统 （云南八瑞科技有限公司）

北段云波社区云南映象主题文化小区一种智能马甲辅助的环境分析预警方法及本发明公开了一种智能马甲辅助的环境分特征提取并进行融合；构建深度神经网络DNN模2构建可视化界面实时展示环境数据的风险值与预警，存储收集和分析产生的环境数所述对预处理后的环境数据进行特征提取并进行融合指使用主成分分析PCA从多源环境数据中提取主要特征e,；,其中x,(t)为时间t时刻第i类环境数据的标准化值，。为核函数使用时间衰减函数计算时间t时刻第i类环境数据的时间衰减权重D:(t)，公式为：使用非线性评分机制对环境数据进行非线性处理，计算环境数据在时间t时刻的评分间t时刻第i类环境数据的时间衰减权重D,(t)以及环境数据在时间t时刻的评分s(t)，构建,所述实时监测环境数据的风险值与预警指构建自适应动态阈值，设3将时间t时刻环境数据的风险值R(t)与时间t时刻的预警阈值E(t)进行对比，若使用四分位距法IQR对收集的多源环境数据进行异常检测并删除异常值，使用加权移神经网络DNN模型，评估环境数据的风险值指从开发数据平台中收集环境训练数据并进行使用训练集对深度神经网络DNN模型进行训练，用损失函数和Adam优化器进行模型参将特征融合结果F(t)带入到训练好的深度神经网络DNN模型中，得到时间t时刻环境数化界面实时展示环境数据的风险值与预警指使用D3.js前端数据可视化框架开发可视化界和分析产生的环境数据指将收集的多源环境数据和分析产生环境数据的风险值存储至数6.一种基于权利要求1_5任一所述的智能马甲辅助的环境分析预警方法的智能马甲辅收集融合模块，用于收集多源环境数据并进行预处可视化存储模块，用于构建可视化界面实时展示环境数据的风险值4处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的智能马甲辅助的环境分析预警方法的步5[0004]鉴于上述现有的智能马甲辅助的环境分析预警方法中存在的问题，提出了本发[0009]使用四分位距法IQR对收集的多源环境数据进行异常检测并删除异常值，使用加6对预处理后的环境数据进行特征提取并进行融合指使用主成分分析PCA从多源环境数据中[0014]使用非线性评分机制对环境数据进行非线性处理，计算环境数据在时间t时刻的评分,构建深度神经网络DNN模型，评估环境数据的风险值指从开发数据平台中收集环境训练数[0020]使用训练集对深度神经网络DNN模型进行训练，用损失函数和Adam优化器进行模实时监测环境数据的风险值与预警指构建自适应动态阈值，设定预警阈值，公式为：7[0023]将时间t时刻环境数据的风险值R()与时间t时刻的预警阈值E(t)进行对比，若()ZE(构建可视化界面实时展示环境数据的风险值与预警指使用D3.js前端数据可视化框架开发存储收集和分析产生的环境数据指将收集的多源环境数据和分析产生环境数据的风险值理器执行所述计算机程序时实现上述智能马甲辅助的环境分析预警方法行时实现上述智能马甲辅助的环境分析预警方8[0044]使用四分位距法IQR对收集的多源环境数据进行异常检测并删除异常值，使用加为后续的数据处理和分析奠定了坚实基础，环境数据的多维特性使得去噪处理变得复杂，[0046]进一步的，对预处理后的环境数据进行特征提取并进行融合指使用主成分分析[0048]使用高斯核函数计算时间t时刻第i类环境数据的相似性权重k(t)，公式为：9[0050]R(t)为通过主成分分析PCA从多源环境数据中提取的时间t时刻第i个提取主要特[0051]环境数据在某些情况下可能发生剧烈变化，如突然升高[0052]基于对数变换后的特征值A,(t)、计算时间t时刻第i类环境数据的相似性权重K,(t)、时间t时刻第i类环境数据的时间衰减权重D,(t)以及环境数据在时间t时刻的评分[0054]通过PCA提取主要特征，能够有效降低数据的维度，保留数据中最具代表性的信[0058]设定输入层的格式为特征融合结果F(t)；[0059]使用训练集对深度神经网络DNN模型进行训练，用损失函数和Adam优化器进行模。[0063]将时间t时刻环境数据的风险值R(t)与时间t时刻的预警阈值E(t)进行对比，若R(t)2E(t)时，则判定为危险区域，智能马甲发出声光报警，根据当前风险值R(t)和预警阈,公式为其中为初始收集多源环境数据的频率，为频率[0066]通过自适应动态阈值的引入，系统能够根据环境数据的[0068]具体的，构建可视化界面实时展示环D3.js的使用显著提高了用户对数据的敏感度和洞察力，实现了环境数据的实时、动态展风险值超过