CN119443922A 一种高效精准的污染源监测质量控制系统及方法 （深圳市华浩环保科技有限公司）

道南联社区龙城大道29号龙年大厦一种高效精准的污染源监测质量控制系统2多模态数据采集模块，用于从多个传感器节点采集高维数据建模模块，用于对采集的多模态数时空关联分析模块，用于基于图神经网络构建多传感时间序列预测模块，用于基于自适应时间序列模型和季节性ARIMA模型预测未来污染异常检测反馈模块，用于通过多尺度小波变换检测污染物数据拓扑数据分析单元，用于对多模态数据进行高维拓扑建模，通持久同调计算单元，用于计算数据集的持久同调，所述持久同调通过计算k)稀疏表示单元，用于对高维数据进行稀疏表示优化，通过求解稀疏高效特征提取单元，用于在稀疏表示后提取高效特征传感器节点集，E表示节点间的时空关联，每个节点vi对应一个传感器，节点特征表示为hzeRd,其中hi为第i个节点的多维特征向量；3聚合函数单元，用于在图神经网络的消息传递过程中时空传播分析单元，用于在图神经网络完成多次特季节性ARIMA模型单元，用于处理具有季节性周期变化的污染物数据，dqtpp预测修正单元，用于根据卡尔曼滤波器的短期预测结果和季节性ARIMA模型的长期趋任务共享特征提取单元，用于对不同污染物种类的监测数据4任务特定分支单元，用于在共享特征提取的基础上，根据不同多任务损失函数优化单元，用于通过构建多任务学习输出整合单元，用于将各任务特定分支生成的污染物预测结果进行所述任务权重自适应调整单元，用于在多任务学习过程中，根据各污多尺度异常检测单元，用于基于多尺度小波变换对污反馈控制策略单元当检测到异常污染事件时，系统自动调整传感器的监控频率和监控范5i使用拓扑数据分析方法对多模态污染物数据进行高维建模，根据历史监测数据，采用自适应卡尔曼滤波器进行污染物浓度的实通过小波变换对污染物数据的时间序列进行多尺度6[0007]高维数据建模模块，用于对采集的多模态数据进行拓扑数据分析和稀疏表示优[0009]时间序列预测模块，用于基于自适应时间序列模型和季节性ARIMA模型预测未来7为hzeRd,其中hi为第i个节点的多维特征向量；(i)l8[0038]季节性ARIMA模型单元，用于处理具有季节性周期变化的污染物数据，季节性dqtΦp[0041]预测修正单元，用于根据卡尔曼滤波器的短期预测结果和季节性ARIMA模型的长[0043]任务共享特征提取单元，用于对不同污染物种类的监测9据设定的污染物浓度阈值自动生成报警信号，所述报警信号能触发系统的反馈控制机制，[0069]通过小波变换对污染物数据的时间序列进行多尺度分解，检测数据中的异常变[0080]本发明实施例提供的多模态数据采集模块是整个污染源监测质量控制系统的基22时空维度上的一致性。传感器数据的时钟同步可以通过GPS信号或其他时间同步协议来实表示传感器的地理坐标。这种高维数据表示为后续的高维数据建模模块提供了必要的基和优化能够显著提升后续数据分析的效率和准确性。该模块采用拓扑数据分析(TDA)和稀[0108]Rips复杂构建：设传感器采集到的多模态数据集为X＝{x1,x2,…,xn}，其中σ为包含若干数据点的集合。通过Rips复杂，系统可以捕捉数据集中的连接关系和局部结构。高维数据通常包含大量冗余信息，通过稀疏表示能够提取出少量具有代表性的重要特征，[0151]本实施例中的时空关联分析模块基于图神经网络技术构建和分析多模态传感器应卡尔曼滤波器(KalmanFilter)是该模型的核心，用于根据传感器实时采集到的污染物[0157]状态预测：设xt为时间t时刻的污染物浓度状态，系统通过以下状态方程进行预T+QTT+R)-1dqt[0185]本实施例中，系统综合使用自适应卡尔曼滤波器与季节性ARIMA模型进行污染物[0189]本实施例中的时间序列预测模块结合了自适应时间序列模型和季节性ARIMA模[0203]本实施例中，系统通过构建多任务联合损失函数来优化每个污染物的预测模i个任务的权重，通过最小化Ltotal,系统能够同ψψψ[0231]系统通过对当前传感器观测数据进行贝叶斯推断，计算异常事件发生的后验概