一种智能化生态环境分区管控系统的制作方法

本发明涉及生态环境智能监控，尤其涉及一种智能化生态环境分区管控系统。

背景技术：

1、生态环境智能监控技术领域是一个涉及高度集成的技术领域，关键结合了自动化控制、环境科学、信息技术和人工智能等多个学科。在这个领域中，关键目标是利用先进的传感器网络、数据分析和自动控制系统来实时监测和管理生态环境。技术应用包括但不限于空气质量监控、水质监测、生物多样性保护、土地利用变化监控等。通过这些技术，可以有效地预测和应对环境变化，从而更好地保护和管理自然资源。

2、其中，一种智能化生态环境分区管控系统是一套综合利用现代信息技术和环境科学原理来管理和控制特定生态区域的系统。这种系统的关键目的是通过智能化手段对生态环境的精准监控和高效管理。旨在对环境变化的快速响应，有效控制环境污染，保护生物多样性，以及优化资源的使用和分配。通过这种系统，可以提高对生态环境影响的预测能力，为生态保护和可持续发展提供科学依据。

3、虽然现有技术在生态环境监控领域已经取得了显著成效，但在处理复杂数据、资源优化配置以及快速响应环境变化等方面，仍存在一定的局限。现有系统在分析大规模和多变量的环境数据时，缺乏足够的灵活性和深度，难以充分挖掘数据中的潜在价值，限制了监控策略的优化和实时调整能力。资源分配方面未考虑到环境条件的动态变化，缺乏有效的决策支持模型来指导资源的合理配置，导致资源利用效率较低。在异常检测和预防性维护方面，传统方法难以及时准确地识别和预测潜在的环境风险和设备故障，增加了维护成本和风险。同时，在批量数据流的实时处理和分析方面，现有技术也存在效率和响应速度的不足，难以进行对环境变化的快速响应和有效管理。这些不足在一定程度上限制了生态环境智能监控技术的应用效果，难以完全满足日益增长的环境保护和管理需求。

技术实现思路

1、本技术通过提供了一种智能化生态环境分区管控系统，解决了虽然现有技术在生态环境监控领域已经取得了显著成效，但在处理复杂数据、资源优化配置以及快速响应环境变化等方面，仍存在一定的局限。现有系统在分析大规模和多变量的环境数据时，缺乏足够的灵活性和深度，难以充分挖掘数据中的潜在价值，限制了监控策略的优化和实时调整能力。资源分配方面未考虑到环境条件的动态变化，缺乏有效的决策支持模型来指导资源的合理配置，导致资源利用效率较低。在异常检测和预防性维护方面，传统方法难以及时准确地识别和预测潜在的环境风险和设备故障，增加了维护成本和风险。同时，在批量数据流的实时处理和分析方面，现有技术也存在效率和响应速度的不足，难以进行对环境变化的快速响应和有效管理。这些不足在一定程度上限制了生态环境智能监控技术的应用效果，难以完全满足日益增长的环境保护和管理需求的问题。

2、鉴于上述问题，本技术提供了一种智能化生态环境分区管控系统。

3、本技术提供了一种智能化生态环境分区管控系统，其中，所述系统包括监控策略优化模块、智能调度算法模块、资源分配决策模块、异常检测与预防维护模块、数据流分析与管理模块、自动调整反馈模块、环境监测与响应模块、系统综合管理模块；

4、所述监控策略优化模块基于收集的环境监测数据，采用方差分析和卡方检验进行统计分析，评估多种监控策略的效果，通过策略对比和效果验证，选定监控方案，并进行策略调整，生成优化后的监控策略；

5、所述智能调度算法模块基于优化后的监控策略，采用神经网络和强化学习进行智能调度，分析设备运行数据，调整运行时间和区域，优化设备运行计划，并根据环境和设备状态更新调度策略，生成调整后的设备运行计划；

6、所述资源分配决策模块基于调整后的设备运行计划，采用马尔可夫决策过程模型，分析资源限制、环境条件和历史效果，制定监控资源的优化分配策略，匹配多种环境条件，并进行定期更新，生成综合资源优化方案；

7、所述异常检测与预防维护模块基于综合资源优化方案，采用随机森林算法分析监控设备数据，并识别设备故障和环境异常模式，预测潜在问题，制定和优化设备维护计划，生成预防性维护方案；

8、所述数据流分析与管理模块基于预防性维护方案，采用滑动窗口技术，对数据进行实时分析，进行异常检测和环境变化响应，优化数据存储和处理流程，生成实时数据分析结果；

9、所述自动调整反馈模块基于实时数据分析结果，采用支持向量机分析数据中的异常模式，自动调整监控参数匹配环境变化，并根据分析结果优化监控策略，生成监控设备自动调整措施；

10、所述环境监测与响应模块基于监控设备自动调整措施，结合所述环境监测数据，采用动态阈值调整方法和多变量趋势分析，进行实时监测环境变化和异常模式识别，并进行策略优化与实施计划制定，生成响应性监测方案；

11、所述系统综合管理模块基于优化后的监控策略、调整后的设备运行计划、综合资源优化方案、预防性维护方案、实时数据分析结果、监控设备自动调整措施、响应性监测方案，采用数据融合和优化决策方法，进行多源数据整合和效能分析，并进行操作优化与管理策略制定，生成综合管理和运行策略。

12、优选的，所述优化后的监控策略包括监控频率设定、关键监控点选择、监控数据处理方式，所述调整后的设备运行计划包括设备启停时间安排、设备在多区域的运行时长、优先级排序，所述综合资源优化方案包括多资源类型的分配比例、资源使用时段安排、关键区域资源分配优先级，所述预防性维护方案包括故障预防检查时间表、关键部件更换周期、应急响应流程，所述实时数据分析结果包括异常数据标识、关键数据变化趋势、数据异常的影响评估，所述监控设备自动调整措施包括环境参数自动调整范围、设备响应灵敏度设置、监控策略自动更新机制，所述响应性监测方案包括环境变化的实时监测指标、异常事件的响应流程、监测数据的动态更新频率，所述综合管理和运行策略包括多维度数据融合方法、效能跟踪指标、管理决策支持工具。

13、优选的，所述监控策略优化模块包括实验设计子模块、策略评估子模块、策略调整子模块；

14、所述实验设计子模块基于收集的环境监测数据，进行实验设计，通过spss进行方差分析，设定因变量为监控数据的关键指标，自变量为多种监控策略，设置显著性水平α

15、＝0.05，运行anova命令进行统计测试，对比每个策略的影响力，生成监控策略影响力评估结果；

16、所述策略评估子模块基于监控策略影响力评估结果，运用卡方检验分析策略效果，配置数据集，将策略实施结果作为观测频数，设置期望频数，应用python的scipy库中的chi2_contingency函数，计算卡方值和p值，识别差异的策略，生成监控策略选择结果；

17、所述策略调整子模块基于监控策略选择结果，对策略进行调整，利用线性规划，调整策略参数，使用python的pulp库建模，定义目标函数和约束条件，运行求解器解算最优解，调整监控参数，生成优化后的监控策略。

18、优选的，所述智能调度算法模块包括神经网络训练子模块、运行计划调整子模块、效率优化子模块；

19、所述神经网络训练子模块基于优化后的监控策略，使用神经网络进行数据分析，应用tensorflow和keras库，构建多层感知器模型，设定输入层神经元数目匹配数据特征数量，隐藏层使用relu激活函数，输出层使用softmax激活函数，配置adam优化器和均方误差损失函数，执行fit方法进行模型训练，生成设备运行模式识别模型；

20、所述运行计划调整子模块基于设备运行模式识别模型，对设备运行计划进行调整，运用线性规划方法，通过pulp库定义问题，设定运行时间和区域为决策变量，配置目标函数最大化效率，并添加约束条件，包括设备能耗限制，运行求解器获取解，生成设备运行时间和区域调整方案；

21、所述效率优化子模块基于设备运行时间和区域调整方案，优化设备运行计划，应用遗传算法进行优化，使用python的deap库，配置种群大小、突变率和交叉率，定义适应度函数评估每个方案的效率，运行遗传算法迭代求解方案，更新调度策略匹配环境变化，生成调整后的设备运行计划。

22、优选的，所述资源分配决策模块包括决策模型建立子模块、资源优化子模块、策略更新子模块；

23、所述决策模型建立子模块基于调整后的设备运行计划，使用马尔可夫决策过程模型进行分析，配置状态空间为资源类型和量，动作空间为综合资源优化方案，奖励函数定义为资源利用效率，使用python的mdptoolbox库进行模型构建和求解，生成资源分配决策模型；

24、所述资源优化子模块基于资源分配决策模型，对资源进行优化分配，运用动态规划算法，通过mdptoolbox中的dp算法，设置迭代次数和收敛阈值，针对多资源类型和环境条件，进行资源分配策略的计算和寻优，生成资源分配方案；

25、所述策略更新子模块基于资源分配方案，更新资源分配策略，采用策略迭代方法，通过mdptoolbox的policy_iteration算法进行设定评估和更新策略的迭代周期，参照历史效果和当前环境条件，循环调整和优化资源分配策略，匹配环境变化和资源需求，生成综合资源优化方案。

26、优选的，所述异常检测与预防维护模块包括异常模式识别子模块、维护计划优化子模块、设备状态监测子模块；

27、所述异常模式识别子模块基于综合资源优化方案，采用随机森林算法进行异常模式识别，通过配置python scikit-learn库的randomforestclassifier，设定决策树数量为100，对监控数据进行训练，使用fit方法对数据进行拟合，利用predict方法对新数据进行预测分析，识别设备故障和环境异常模式，包括每个决策树上随机选择特征子集进行训练，通过投票机制选定分类结果，生成异常模式检测结果；

28、所述维护计划优化子模块基于异常模式检测结果，运用线性规划方法对维护计划进行优化，通过python的pulp库定义线性规划模型，设定目标函数为优化维护成本与平衡设备运行效率，引入维护时间和资源作为约束条件，运行优化求解器，包括cbc、glpk，通过迭代方法进行成本效益维护策略的寻优，生成优化的维护计划；

29、所述设备状态监测子模块基于优化的维护计划，执行设备状态监测，采用时间序列分析方法，通过python的pandas库处理数据，通过rolling方法，设置滚动窗口大小计算设备状态的移动平均和标准偏差，实时监控设备性能指标变化，并预测潜在设备故障风险，生成预防性维护方案。

30、优选的，所述数据流分析与管理模块包括数据流处理子模块、实时分析子模块、数据存储优化子模块；

31、所述数据流处理子模块基于预防性维护方案，执行数据流处理，使用滑动窗口技术对数据进行分割和处理，通过python numpy库进行窗口滑动，设置窗口大小和步长参数，生成处理后的数据流；

32、所述实时分析子模块处理后的数据流，进行实时数据分析，通过python的statsmodels库配置自回归移动平均模型，设置模型参数，包括滞后阶数和移动平均阶数，对数据流中的时间序列特征进行分析，识别数据中的异常模式和环境变化趋势，生成时间序列分析结果；

33、所述数据存储优化子模块基于时间序列分析结果，进行数据存储和处理流程的优化，通过mysql进行数据压缩和索引设置，配置压缩比例和索引规则，优化数据存储结构和查询效率，生成实时数据分析结果。

34、优选的，所述自动调整反馈模块包括数据趋势分析子模块、参数调整子模块、自适应学习子模块；

35、所述数据趋势分析子模块基于实时数据分析结果，执行数据趋势分析，采用支持向量机算法，通过scikit-learn库配置核函数和参数，包括径向基函数和惩罚参数c，进行数据模型的训练和优化，生成趋势分析结果；

36、所述参数调整子模块基于趋势分析结果，进行监控参数的自动调整，应用最优化方法，通过python的scipy库，设置目标函数和约束条件，运行优化算法寻优参数设置，生成参数优化结果；

37、所述自适应学习子模块基于参数优化结果，执行自适应学习过程，通过python的scikit-learn库中的在线学习功能，循环更新数据流，对模型进行调整和优化，匹配环境变化和新数据，进行监控策略的动态优化，生成监控设备自动调整措施。

38、优选的，所述环境监测与响应模块包括环境监测子模块、响应策略制定子模块、实施与执行子模块；

39、所述环境监测子模块基于监控设备自动调整措施，执行环境监测，采用动态阈值调整方法和多变量趋势分析，通过python的numpy库计算环境参数的滚动平均值和标准差调整阈值，进行环境参数的动态监控，利用statsmodels库的时间序列模型，配置滞后阶数为5，移动平均阶数为2，分析环境变化趋势，识别异常模式，生成环境变化监测结果；

40、所述响应策略制定子模块基于环境变化监测结果，进行响应策略制定，采用决策树算法，通过python的scikit-learn库配置决策树模型，设定树的深度为10，训练模型应对多环境变化情景，制定响应措施和匹配策略，生成响应策略方案；

41、所述实施与执行子模块基于响应策略方案，执行实施与执行操作，利用python脚本自动化，通过操作命令和设备接口调用，控制多种环境监测和调节设备的工作状态，根据方案调整监控参数和启动应急措施，生成响应性监测方案。

42、优选的，所述系统综合管理模块包括系统协调子模块、效能监控子模块、策略优化子模块；

43、所述系统协调子模块基于优化后的监控策略、调整后的设备运行计划、资源分配方案、预防性维护方案、实时数据分析结果、监控设备自动调整措施、响应性监测方案，采用数据融合技术，通过python的pandas库执行数据清洗、格式转换和合并，包括dropna、fillna命令清洗缺失值，astype命令转换数据类型，并进行数据关联分析，使用groupby、sort_values、query命令识别数据间的相互依赖和影响关系，综合分析结果，使用pandas的apply函数调整运行参数和策略，生成系统协调性分析结果；

44、所述效能监控子模块基于系统协调性分析结果，执行效能监控，采用python的cprofile库进行系统性能分析，运行cprofile.run命令收集性能数据，根据分析结果，利用pandas库调整系统配置和资源分配，包括对数据集进行索引和切片操作，生成效能优化策略；

45、所述策略优化子模块基于效能优化策略，应用线性规划方法，通过pulp库定义目标函数和约束条件，包括lpproblem创建优化问题，lpvariable定义决策变量，以及+＝操作符添加目标函数和约束条件根据线性规划结果，调整系统的管理和操作策略，包括使用pulp的solver.solve方法求解优化问题，将优化措施应用于整个系统，使用apply函数进行协调，生成综合管理和运行策略。

46、本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

47、通过采用方差分析和卡方检验等统计方法，监控策略优化模块能够更科学地评估和选择最有效的监控策略，从而提高监控的精确度和响应速度。其次，智能调度算法模块的引入，结合神经网络和强化学习，使得设备运行计划更加智能化和高效，这不仅降低了能耗，也提高了监控效率。此外，资源分配决策模块通过马尔可夫决策过程模型，能够在复杂和不确定的环境条件下提供最优的资源分配方案，有效提升了资源利用的效率。在异常检测与预防维护方面，随机森林算法的应用显著提升了对设备故障和环境异常模式的识别能力，有助于及时发现潜在问题并减少维护成本。数据流分析与管理模块通过先进的流数据处理技术，例如滑动窗口技术，实现了大规模、高速更新数据流的实时分析和处理，增强了系统对环境变化的快速响应能力。最后，自动调整反馈模块和环境监测与响应模块的结合，使得系统能够基于实时数据分析结果自动调整监控参数，并快速响应环境变化，进一步提升了监控系统的灵活性和效能。总体而言，本发明的实施不仅提高了生态环境监控系统的智能化水平，也使得系统更加灵敏、准确和高效，从而更好地满足了日益增长的环境保护和管理需求。

48、上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。