本技术公开了一种基于智慧物联的多源水环境数据处理方法与系统,涉及数据处理技术领域,包括:将获取的多源异构水环境监测数据进行标准化处理,获得标准化处理后的数据,进行多尺度分解,获得低维数据;对低维数据采用分布式存储架构,将数据分散存储在若干节点上,建立数据索引和元数据管理机制,进行数据检索与访问;针对所述低维数据,采用流数据处理方法进行清洗、聚合和分析,提取关键指标和事件,通过设定水质参数阈值和变化率阈值,结合决策树方法构建水质异常预警规则,判断是否存在水质异常;通过支持向量机和随机森林机器学习方法,构建水质预测模型,预测水质趋势。本发明为水环境监测和管理提供了有力的技术支持。
背景技术
在水环境监测中,存在着多源异构数据难以有效集成和共享的问题。不同监测站之间的数据格式、采集频率、传输协议各不相同,导致数据难以实现互联互通和融合分析。同时,水环境监测数据具有多维度、高噪声、非线性的特点,如何在保证信息完整性的前提下,实现数据的降维压缩和特征提取,是一个亟待解决的技术难题。
此外,水环境监测数据量巨大,动辄达到TB甚至PB级别,如何在有限的传输带宽和存储空间内,实现数据的高效传输和存储,也是一个棘手的问题。传统的数据处理方法难以适应水环境监测的实时性、准确性和全面性要求,亟需一种基于智慧物联的全新解决方案,打通多源数据壁垒,实现全域数据的无缝集成和智能分析,为水环境管理决策提供可靠依据。
实现思路