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一种基于北斗定位的智慧城市数据处理方法及系统 

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申请/专利权人:辽宁烽火台科技有限公司

摘要:本发明涉及智慧城市技术领域,公开了一种基于北斗定位的智慧城市数据处理方法及系统,其中一种基于北斗定位的智慧城市数据处理方法包括监测点设置模块,其用于确定环境污染监测的具体地点;环境数据收集模块,其用于收集城市环境污染数据;污染预测模块,其用于预测七天内的污染物浓度,评估七天内污染预警与否;综合治理方案生成模块,其用于提供融合污染源控制、污染物处理、环境修复的综合治理方案;本发明通过预测未来七天内污染物浓度的变化趋势,充分考虑各治理方案的治理效果、资源消耗和所需花费,做出包含污染源控制、污染物处理、环境修复的综合治理方案,相较于单一的治理方案,该系统能够平衡多种治理目标,提高治理效果。

主权项:1.一种基于北斗定位的智慧城市数据处理系统,其特征在于,包括:监测点设置模块,其利用北斗定位系统获取主要污染源的精确坐标,通过扩散模型计算污染物在不同距离处的浓度分布,从而确定潜在的重点监控区域,然后在重点区域监控区域设置监测地点;环境数据收集模块,其用于收集城市环境污染数据,收集城市环境污染数据包括:在所有监测地点每天采集一次,每个监测地点每次采集的环境污染参数包括:当天的平均空气污染物浓度、当天的平均水体污染物浓度、当天的平均土壤污染物浓度,当天的平均相关气象参数;将每个监测地点每次采集的环境污染参数编码获得一个环境污染参数向量,将同一天的所有监测地点的环境污染参数向量拼接获得环境污染向量;污染预测模块,其将数据向量集输入预测神经网络,预测神经网络输出表示不同监测地点未来七天内是否会发生污染预警的结果,如果结果为是,判断当前日期与前一次治理措施实施日期之间的时间间隔是否大于设定的时间阈值,如果判断结果为是,则启动综合治理方案生成模块;数据向量集包括第t-29至第t天的环境污染向量;第t天定义为当前的这一天;综合治理方案生成模块,其用于将数据向量集输入已经训练完成的决策神经网络中,决策神经网络输出动作向量;决策神经网络使用的为基于深度Q网络的强化学习模型,深度Q网络包括输入层、隐藏层和输出层,隐藏层使用神经网络拟合Q值函数,其中神经网络包括策略网络和目标网络;一个动作向量表示为: ;其中,分别表示第1、h种污染源控制措施在监测地点1、N的应用程度; 分别表示第1、n种污染物处理措施在监测地点1、N的应用程度; 分别表示第1、m种环境修复措施在监测地点1、N的应用程度;解码动作向量,输出综合治理方案来实施,对监测地点进行污染治理。

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