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申请/专利权人：山东新卓诚智慧科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于大数据大气污染物溯源系统，涉及污染物溯源技术领域，包括气象特征融合单元、时空特征提取单元、异常锁定单元、站点浓度获取单元和污染溯源单元。本发明通过异常锁定单元检测城市内大气污染物浓度的异常情况，并得到异常发生的时段，以便污染溯源单元进行溯源定位，通过站点浓度获取单元计算污染源释放的污染物扩散至溯源区域内每个站点位置的浓度值，能够给无人机提供信息，使无人机快速搜索定位污染源，弥补了传感器小范围搜索的缺点，良好实现对溯源区域的移动监测，无人机能根据污染源距离实时调节行进步长和行径路线，找到污染位置后，通过在源头盘旋进行告知。

主权项：1.一种基于大数据大气污染物溯源系统，其特征在于，包括：气象特征融合单元（1），所述气象特征融合单元（1）采用卷积神经网络与GRU结合的方式从温度、湿度、风向和风速的多个维度气象数据中提取n个站点的气象特征，并通过滑动窗口的方式将气象特征划分为多个片段，每个滑动窗口包含n个站点，用来动态学习n个站点之间的相关性；时空特征提取单元（2），所述时空特征提取单元（2）从每个滑动窗口的每个站点的时序数据中提取时间特征，用来捕获时间相关性，从气象特征融合单元（1）中获取空间特征，自适应学习每个站点之间的相关性，结合时间特征和空间特征构建动态图；异常锁定单元（3），所述异常锁定单元（3）从时空特征提取单元（2）获取由时间特征和空间特征组成的时空信息，进而计算每个滑动窗口的时空信息的概率密度，用于检测城市内大气污染物浓度的异常情况；所述异常锁定单元（3）包括图卷积模块（301）和归一化流模块（302），所述图卷积模块（301）对训练好的注意力矩阵和时间特征进行聚合，以及捕捉每个站点邻域的空间信息和时间信息，从而得到每个滑动窗口的时空信息，使用图卷积层来聚合一个滑动窗口内n个站点的隐藏状态，并对该滑动窗口时段内的时空信息进行特征标记，所述归一化流模块（302）从图卷积模块（301）中获取输入的时空信息的特征标记，从而对每个窗口的时空信息进行更详细的密度估计，计算映射到目标分布函数的概率密度，并使用最大似然估计优化整个网络的参数；所述异常锁定单元（3）还包括异常分数模块（303），所述异常分数模块（303）负责根据每个窗口的概率密度计算异常分数，异常分数的大小用来衡量每个窗口的异常程度，利用异常判定公式计算异场分数，利用四分位距设置阈值，而异常分数超出阈值的窗口判定为异常情况；站点浓度获取单元（4），所述站点浓度获取单元（4）在异常时段中，对溯源区域内的可疑污染源建立高斯扩散模型，首先进行坐标变换再使用高斯扩散模型计算污染源释放的污染物扩散至溯源区域内每个站点位置的浓度值；污染溯源单元（5），所述污染溯源单元（5）结合每个站点位置的浓度值，剔除受污染影响不大的站点，根据站点浓度值的变化情况，利用无人机持续调节行进步长来实时搜索污染源，用于对溯源区域实现移动监测，定位污染源。

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