[发明专利]一种基于数据融合的环境等级评估方法

说明书

本发明公开了一种基于数据融合的环境等级评估方法，包括：通过各个传感器实时获取环境特征参数信息，并对采集到的环境特征参数进行预处理；利用自适应加权平均算法融合同质传感器所获得的环境特征参数；获得环境特征参数的特征向量；建立由环境特征参数的特征向量构成的环境特征参数数据集；将训练集中的数据归一化后，进行基于SPY方法与朴素贝叶斯分类器的分类模型生成；根据分类模型对环境等级进行判定。该方法采用多传感器多级数据融合技术，能够减少数据的冗余，提高传感器数据的准确度，有效提高动态环境监测结果的可信度。

技术领域

本发明涉及一种基于数据融合的环境等级评估方法，属于信息技术领域。

背景技术

随着我国城市建设的发展和生活水平的提高，人们对居住质量的要求也越来越高，环境的等级对人的健康质量和工作效率有重要的影响，因此对环境进行监测并准确评估就变得越发重要。对环境进行准确有效的监测和评估可以及时了解室内环境状况、获取相关的环境参数信息，还可以发现环境存在的问题，从而为实现对环境的进一步的调节和控制提供依据。对环境进行有效监测、评估和控制，可以提高人们对环境的关注，为人们的生活、学习和工作创造适宜的环境，为人的身心健康提供环境保障。因此对环境进行监测和评估就显得十分重要。

同时多传感器数据融合技术、大数据相关技术及人工智能正不断发展，并广泛应用于人们的生活之中，这也为环境等级评估方法提供的理论依据和有效的技术实现手段。数据融合又称为信息融合或者多传感器数据融合，它的确切定义可以概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定的准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。总而言之，融合就是把传感器或者多源的信息和数据进行综合处理，从而达到提高系统稳定性的目的。

目前的很多环境监测系统中只是采用单一传感器采集环境数据，通过人工设定的阈值做简单的环境分析，若传感器自身出现问题就会对系统最终监测的结果造成非常大的影响，这样对环境做出的分析不准确，不能真实的反映环境情况。环境的状态应由多种因素综合评定，仅由单一的指标描述缺乏合理性。当综合考虑多种环境指标时，必然会需要并采集大量的数据，对大量数据做处理并准确的做出评估就显得非常重要。

因此，利用多传感器数据融合技术，并将其应用于环境监测与评估，提高系统的准确性、智能性，具有非常重要的意义。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于数据融合的环境等级评估方法，可以解决采用单一传感器对环境监测结果不准确的问题。通过采用多传感器监测，可以解决由于传感器自身误差影响最终监测结果问题，提升整体的抗干扰性。通过对环境数据集做有效的正例与负例分析制定，提升分类模型的准确度，从而提升环境等级评估的精准性。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

本发明提供一种基于数据融合的环境等级评估方法，包括以下步骤：

步骤1：通过各个传感器实时获取环境特征参数信息，并对采集到的环境特征参数进行预处理；

步骤2：利用自适应加权平均算法，融合同质传感器所获得的环境特征参数，得到同质传感器的环境特征参数融合值；

步骤3：将步骤2中环境特征参数融合值进行组合，构成环境特征参数的特征向量；

步骤4：将各个传感器获取的历史环境特征参数按照步骤1至3的处理后，建立由环境特征参数的特征向量构成的环境特征参数数据集U；并选择带有环境评判等级标记的特征向量，按照不同的环境评判等级标记分别构成已标记数据集P_k，k＝1,2,…,K，K表示环境评判等级数；