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文檔簡介

一種基于大數據的智能化環境監測方法及計算和分析信息熵讓每項環境指標的波動性被常指標記錄以及地點和時間的標注進一步提升2對所述處理后的環境數據集中的指標執行信息熵計算，包括對每項環境對所述異常指標記錄中的數據進行概率分布的非參數估計，統計每基于所述趨勢檢測結果，計算每個環境指標的累積距平值，通過對長采用所述異常數據頻率統計表，估計每個異常數據點的概率分布，不采用所述概率分布近似形狀，整合異常數據點的分布估計結果指標的時間序列數據點按照實時發生的時間順序排列，驗證時間序列的連續性和完整性，得到環境指標時間序列；根據所述環境指標時間序列，使用趨勢測試對每個時間序列進基于所述指標頻率分布圖，計算每項環境指標的波動性，通過分析和;3基于所述異常熵值指標列表，將每個異常指標與對應的時間戳和地理位置信息關聯，根據所述異常指標時間地點關聯數據，分析目標區域的環境異常;Entropy(s)是第i個子集的信息熵，IAl表示屬性A的取值數目，入是調整系數，表示子集i4基于所述趨勢檢測結果，提取每個環境指標的時間序列數據，計算采用所述偏差數據表，對環境指標的偏差值進行時間序列上的累積，通過所述累積距平圖，比較多個時間點的累積距平值與長期平均數據收集與處理模塊從多種環境傳感器收集氣溫、濕度和污信息熵計算模塊對所述標準化環境數據集中的環境指標異常識別模塊根據所述信息熵分析結果，識別信息熵值異常趨勢分析模塊使用所述概率分布估計結果，分析大數據時間序列中的環境5和多樣化數據顯示出處理速度和實時響應的不足。特別是在數據驗證和格式標準化方面，6[0018]作為本發明的進一步方案，對所述處理后的環境數據集中的指標執行信息熵計7[0028]其中，E(S,A)為加權平均信息熵，pi代表在分割屬性A下第i個子集的概率，Entropy(s)是第i個子集的信息熵，IAl表示屬性A的取值數目，入是調整系數，表示子集i8[0045]數據點頻率統計模塊對所述異常指標記錄集中的數據進行概率分布的非參數估9則值的平均可以通過插入到公式中計算得出。染物濃度等指標的數據處理，處理包括統計每個指標數據點在整個數據集中的出現頻率，[0085]其中，E(S,A)為加權平均信息熵，pi代表在分割屬性A下第i個子集的概率，Entropy(s)是第i個子集的信息熵，IAl表示屬性A的取值數目，入是調整系數，表示子集i狀態，因此A=3。;E=1(ta·logla)關聯每個異常指標與時間戳和地理位置。式中，E代表異常事件的綜t1=158,t2=162,t3=170（單位為分鐘從日開始地理位置編碼為計算數據點出現的概率。式中，p(x)代表數據點的出現概率，代表數據點的出現次[0110]根據環境指標時間序列，使用趨勢測試對每個時間序列進行分析，按照公式測試數據集中的趨勢變化。式中，T代表趨勢值，代表時間序列中的分析提供了重要的基礎數據。本專業的技術人員可能利用上述揭示的技術內容加以變更或改型為等同變化的等效實施

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