基于聚类算法和物联网技术的废气监测系统研究.doc
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1、 福 建 电 脑 DOI:10.16707/ki.fjpc.2018.03.017 FU J IAN CO MP UT ER 【 摘 基于聚类算法和物联网技术的废气监测系统研究 王 晗,王必晴,张 枫, 方凌霄 (铜陵学院数学与计算机学院 安徽 铜陵 244000) 要 】 针对工业废气对生态环境造成较大影响的问题,提出基于聚类算法和物联网技术的废气监 测系统的设计 方案 。 首先,利用物联网技术,感知废气排放数据 。 在此基础上,利用基于粗糙集的聚类算法,对采集到的废气数据进行分 析,对于大气污染问题提供一些策略和方法,在监测空气质量方面提高了水平 。 【 关键词 】 粗糙集;聚类算法;物联
2、网;废气监测 1 引言 上传也只是得益于监测人员的操作所实现的,如果监测相关 人 随着社会发展,环境保护刻不容缓。 为了检测 确定环境污 员离开监 测点,那么实时 上传也将 不能继续进 行,这就突显出 染 等级,以及对环 境的破坏程 度的勘察 ,需 要对环境当 前条件 我国在环境监测方面的监测手段相比较国外较为落后 1-6。 正是 以 及质量状 况等因素对 总体环境所 产生影响 的一系列详 细指 由于以上几点方面的制约,所以我们在环境监测方面无法得 到 标 地准确分析 ,这 就需要更加 精准的环境 监测工作 ,从 而能够 更加突出的成效。 因此在当今如此快速发展的网络信 息时代, 更 加精准地
3、 预测出总体 环境在未来 将会以一 种什么样的 趋势 我们应该 利用网络 的便捷,针对国 内的不足 之处,进行更加 严 去进行发展。 更加完善的环境监测不仅可以确保总体的环境状 谨的研究,让监测数据通过更多途径来得到更好地传输。 同时, 况 以及环境在 未来的发 展趋势得以 更加精准以 及更加及 时地 物联网相关技术也让环境监测设备更加得先进, 更 加得成熟, 全 面反映,同时对于 人类生活 环境和动物 的生存环境 ,甚至是 为环境监测方面奠定了更加坚实的基础。 物联网技术可以将一 地球的总体 环境提供一个更加准确的数据信息,从 而对于环境 些专门的传感器嵌入到需要监测的地方,比如火山口、海底
4、、地 的污染以及生态环境的变化采取及时的措施。 震带、建筑、大坝等 、这 样就能够采 集到第一时 间的相关 数据, 由于 自然环境 的保护越来 越重要,包括大 气质量 、水 源质 并传输给相关监测人员进行分析和处理或者进 行 预警,这样 对 量、全球气候、以及噪音污染、污染源排污情况 等环境指标的监 于人类预防自然灾害就能够有更加充分的准备时间 ,来减小 自 测,成为了国内外研究人员的研究热点之一。 目前很多先进的 然灾害给人类带来的危险,让环境监测更加的智能化。 基于 物 监测环境的 方法和仪器都来自于很多外国,这是因 为国外一些 联网研究 废气监测 ,可 实现信息共 享及辅助决 策,提高资
5、源 利 发 达国家对 于环境监测 方面的仪器 和环境监 测的方法研 究相 用率、劳动效率和生产水平,改善人与自然关 系。 对于国内要 早很多, 因此在这些方面国外取得了很多成就,同 基于以上研究,我们提出基于聚类算法和物联网技术的 废 时拥有很多优秀的关于环境方面的研究成果和监测专利。 环境 气监测系统。 废气监测是环境监测的一个重大环节 ,我们在 一 保 护监测分为 很多类别,具体 是根据所 监测的对象 、目 标还有 些工厂的排废气的地方和周边环境布置了一些 监测点,然后 接 监测的任务或者介质来进行分类。 比如按照所监测的对象可划 受通过 无线网络将 传回来的 废气中各种 气体的含量 的
6、数据以 分 为卫生监测、大气监 测、耕地环境 监测、人类生存 环境监测 、 及废气的 排放量,再传 送传送到信 息处理中心 ,进行综合分 析 自然环境监 测、海洋环境监测。 若按照监测的任务 来进行分类 和处理。 采用基于粗糙集的聚类算法对监测点污染源进行分类 又可以将环境监测分为专项目标监测和长期监视监测。 基于监 与环境评价。 在存储和管理监测点传回来的数据时 ,我们主 要 测 介质又可以 将环境监 测划分为水 源水质监测 、 森林土 壤监 通过 GIS 的空间形式。 在报告环境 污染信息方面主要利用 SMS 测 、大气环 境监测、城市噪 音监测、工厂 排气废物指 标监测、光 短信方式。
7、本系统可有效提高废气监测的实时性、高效性,为环 污染监测、传染性病菌监测、城市环境卫生监测等。 与外国的环 境监督管理提供科学依据 7-9。 境监测的方 法和仪器相比较,中国对于环境监测相 关方面的技 2 相关概念 术就较为单 一,尤其是在监测结果方面,误差较大,而且监测仪 下面简要介绍一下本文主要用到的粗糙集基本 概念,详 细 器也比较单一。 在检测过程中的通 讯等方面也不够先进。 监测 内容请参考文献 10。 仪 器传输回来 的信息往 往会因为环 境变化导致 的通讯设 备损 定义 1.一个决策表可以定义为 坏而错过重 要信息数据,这对于我国环境趋势预测以 及环境保 S= U( , A V
8、f, , ) 护方面是不利的。 其中尤其需要进一步进行改进的就是对环境 其中 U 是对象的集 合; A=C D 且 CD=覫 , C 为条件属 性 监测数据的 处理能力。 比如:在环境监测方面只能 检测出被监 集, D 为决 策属 性集 ; V= Va, Va 表 示属 性 a A 的 值域 ; f:U 测位置的环 境污染值超标,并没有能力给出该地区的 污染划分 AV 为一个信息函数, 坌 x U , a A,有 f( x, a) Va。 明确的等级 和图表化的评价; 同时随着环境污染日益严重,这 定义 2.对于决策表 S=( U, A , V, f),令 P 哿 A, ind(P)=(x,y
9、) 使得要想从 如此庞大的监测数据中分析出更多宝贵的信息,就 UU|坌 a P, f( x , a) =f( y, a ) 称为 P 的不可区分关系。 不可区分 一 定要对一般 的国内环 境监测数据 分析和评价 的方法进 行很 关系是一个 U 上的等价 关系,含 x 的等 价类记为 x P。 P 在 U 大的改良以 及改善;而且在监测的同时所实现的即时 数据实时 上导出的划分记为 U/P。 基金项目:国家级大学生创新创业训练计划项目 (201710383004),安徽省大学生创新创业训练计划项目 (201610383112)。 36 福 建 电 脑 2018 年第 3 期 福 建 电 脑 FU
10、 J IAN 定 义 3. 对 于 决 策 表 S =( U , A, V, f), R 哿 A, X 哿 U , 则 称 RX= Y U/R |Y X为 X 的 R 下近似集 ,称 RX= Y U/R | YX覫 为 X 的 R 上近似集。 3 基于粗糙集的聚类算法 随着 计算机技术 、网 络技术的 迅猛发展与 广泛应用 ,面对 越来越多监测数 据所隐含的大量不易被人察觉的宝贵信息,需 要效率 高、并且要能够给出有效的监测点的污染级别 和量化评 价的相关信息的 数据处理方法,这一点传统的数据 分析处理方 法是无 法实现的,这就促使我们去利用基于粗糙集 的聚类算法 来对我们所监测 的对象进行分
11、类,然后再利用量化评 价的方法 来对聚类算法分出来的每一个类别进行评价。 粗糙集算法的出 现 为我们在处 理一些不确 定以及一 些不够完备 的知识时 提供 了很 好的理论工 具,这都得益 于粗糙集算 法的特点,那就 是只 利用数 据自身所 具备的信息,在没有额外的信息或 者先前信息 的补充下就可以对数据自身进行补充、离散、属性约简等。 聚类 算法我们采用常用的 K 均值算法。 将 所有的废 气监测 信息作 为一个 知识系 统 K =( U, R ),其 中 U 为由监测点 u 组成的系统,每个监测点的监测值是 u 的函 数 f(u),定义监测点的监测值为条件属性; R 是根据实 际要求定 义的
12、等价关系,也就是如果两个监测点监测出来的数 据差值小 于等于一个阈值 ,就可以说两个监测点的环境大体是相关的, 属于等价类,即 R=uf(ui)-f(uj)|(0, ij)。 首先通过原始监测数据求出监 测值分布范围,根据经验大 致确定阈值 。计算所有监测点监测值的两两差值,若差值小于 等于阈值 ,则说明同一小片区域内监测值比较接近,监测值相 差不大的监测点 可归为一类,这样可将所有监测点分 为几个等 级范围。 将某个等级范围内最频繁出现监测值所对应的某个监 测点定义为中心点。 K 均值聚类算法在运算中所需要的初始类 的 个数和每个 初始类的初 始数值就 是每一个中 心点的个 数和 每个中心店
13、的初始数值。 通过粗糙集理论算出所需初始 类的个 数以及每个初始 类的初始均值,这样就大大提高了 选取初始聚 类中心的效率及对于海量数据快速处理的数据精准度。 然后便 通 过聚类算法 通过根据每 个监测点 监测出来的 污染程度 或者 废气排放量来对 每个监测点进行聚类,将污染程度和 废气排放 量在一定的值范 围内归为一类,这一类的监测点的 污染情况基 本相同。 通过这种方法就能够在有效降低计算量的同时还能够 准确的区分出每 一类的污染程度,对于不同的污染 程度采取不 同的措施,大大加强了监测的效率和精准性。 下面给 出具体的 算法。 基于粗糙集的聚 类算法如下: 1.设定要分类的类数 C; 2
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