[发明专利]有害气体数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种有害气体数据处理方法，其特征在于，包括：

获取监测端的数据库中存储的新增有害气体数据；其中，所述新增有害气体数据是所述监测端通过传感器获取到的、位于同步时间后的有害气体数据，所述同步时间为上一次同步有害气体数据的时间；

将所述新增有害气体数据存储至后台数据库；

从所述后台数据库中读取设定时间段的有害气体数据，所述设定时间段的有害气体数据包括所述新增有害气体数据；

将所述新增有害气体数据呈现于监测页面；

根据机器学习模型对所述设定时间段的有害气体数据进行处理，得到危害趋势结果；

根据所述监测端对应的危害趋势结果，对所述监测端对应环境配置中的多个环境值进行更新处理；其中，所述环境配置包括的每个所述环境值对应一个环境区间；

将多个所述监测端的环境配置中对应相同环境区间的环境值进行平均处理，并对得到的融合环境配置中的多个环境值进行排序得到排序结果，所述排序结果指示不同的环境区间对有害气体数据的影响程度；

当所述后台数据库中的所述新增有害气体数据满足告警条件时，向告警通道发送包括所述新增有害气体数据的告警提示。

2.根据权利要求1所述的有害气体数据处理方法，其特征在于，所述根据机器学习模型对所述设定时间段的有害气体数据进行处理，得到危害趋势结果，包括：

根据所述机器学习模型内输入层、隐藏层及输出层的权重参数，依次对所述设定时间段的有害气体数据进行加权处理，并将所述输出层的输出结果确定为危害趋势结果；

所述当所述后台数据库中的所述新增有害气体数据满足告警条件时，向告警通道发送包括所述新增有害气体数据的告警提示，包括：

当所述危害趋势结果超过结果阈值时，确定所述危害趋势结果对应的告警通道，并向所述告警通道发送告警提示；

其中，所述告警提示包括所述设定时间段的有害气体数据及所述危害趋势结果。

3.根据权利要求2所述的有害气体数据处理方法，其特征在于，还包括：

获取所述设定时间段的标注有害气体数据以及对应的标注趋势结果；

根据所述机器学习模型内输入层、隐藏层及输出层的权重参数，依次对所述设定时间段的标注有害气体数据进行加权处理，并将所述输出层的输出结果确定为预测趋势结果；

确定所述标注趋势结果与所述预测趋势结果之间的差异；

将所述差异从所述输出层反向传播至所述输入层，在反向传播的过程中根据所述差异确定对应层的梯度，并沿梯度下降方向更新对应层的权重参数。

4.根据权利要求2所述的有害气体数据处理方法，其特征在于，所述当所述危害趋势结果超过结果阈值时，确定所述危害趋势结果对应的告警通道，包括：

当所述危害趋势结果超过低危结果阈值、且未超过高危结果阈值时，确定所述危害趋势结果对应的告警通道为低危告警通道；

当所述危害趋势结果超过所述高危结果阈值时，确定所述危害趋势结果对应的告警通道为所述低危告警通道及高危告警通道。

5.根据权利要求1所述的有害气体数据处理方法，其特征在于，所述根据所述监测端对应的危害趋势结果，对所述监测端对应环境配置中的多个环境值进行更新处理之前，还包括：

获取多个所述监测端的环境配置。

6.根据权利要求5所述的有害气体数据处理方法，其特征在于，所述获取多个所述监测端的环境配置，包括：

获取多个所述监测端的初始环境配置；其中，所述初始环境配置包括多个初始值，每个所述初始值对应一个环境因素；

确定所述环境因素对应的多个环境区间，并确定各所述环境区间的环境值；

确定所述初始值落入的环境区间，并根据所述环境区间的环境值，更新所述初始环境配置中的初始值，得到更新后的环境配置。