[发明专利]环境状态分析方法、装置、计算机装置及存储介质

权利要求书

1.一种环境状态分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取影响预设场所环境状态的关键数据，其中所述关键数据包括：环境防护数据、污染源数据、环境监控数据中的一种或多种；

将所述关键数据输入到分析模型中，输出所述关键数据对所述预设场所环境状态的影响程度，其中，所述环境状态的影响程度包括有害气体的扩散速度和/或空气中粉尘的含量。

2.如权利要求1所述的环境状态分析方法，其特征在于，所述分析模型的训练步骤包括：

获取影响所述预设场所环境状态的所有数据；

通过环境状态仿真系统分析所述所有数据，确定影响所述预设场所环境状态的关键数据以及所述关键数据对所述预设场所环境状态的影响程度；

将影响所述预设场所环境状态的关键数据及所述关键数据对所述场所环境状态的影响程度导入所述分析模型中训练所述分析模型的参数。

3.如权利要求2所述的环境状态分析方法，其特征在于，所述通过环境状态仿真系统分析所述所有数据，确定影响所述预设场所环境状态的关键数据以及所述关键数据对所述预设场所环境状态的影响程度的方法包括：

按照每种数据的变化范围分为多个区间；

按照所述区间的变化规律将所述数据按照不同的变化量依次输入到环境状况仿真系统中，判断所述数据的变化是否会对环境状况产生影响；

若所述数据的变化对环境状况产生影响，则确定所述数据为影响所述预设场所环境状态的关键数据，并将所述关键数据及所述关键数据的变化对环境状态的影响程度对应存储于数据库中。

4.如权利要求3所述的环境状态分析方法，其特征在于，所述分析模型的训练步骤还包括：

在预设数据库中获取影响环境状态的关键数据及所述关键数据对所述场所环境状态的影响程度；

将影响预设场所环境状态的关键数据及所述关键数据对所述预设场所环境状态的影响程度分为训练集和验证集；

建立基于神经网络的分析模型，并利用所述训练集对所述分析模型的参数进行训练，其中将所述训练集中的影响预设场所环境状态的关键数据作为所述模型的输入数据，所述关键数据对所述预设场所环境状态的影响程度作为所述模型的输出数据；

利用所述验证集对训练后的分析模型进行验证，并根据验证结果统计得到模型预测准确率；

判断所述模型预测准确率是否小于预设阈值；

若所述模型预测准确率不小于所述预设阈值，则结束对所述分析模型的训练。

5.如权利要求4所述的环境状态分析方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述模型预测准确率小于所述预设阈值，则调整所述分析模型的结构，并利用所述训练集重新对调整后的分析模型进行再次训练，其中，所述分析模型的结构包括卷积核的数量、池化层中元素的数量、全连接层中元素的数量中的至少一种；

利用所述验证集对再次训练得到的分析模型进行验证，并根据验证结果重新统计得到调整后的分析模型的模型预测准确率，并判断调整后的分析模型的模型预测准确率是否小于所述预设阈值；

若所述重新统计得到的模型预测准确率不小于所述预设阈值，则结束对所述分析模型的训练；

若所述重新统计得到的模型预测准确率小于所述预设阈值，则重复上述调整及训练的步骤直至通过所述验证集验证得到的模型预测准确率不小于所述预设阈值。

6.如权利要求1所述的环境状态分析方法，其特征在于，所述方法还包括：

按照分析模型分析的对所述预设场所环境状态的影响程度在数据库中查找并实施对应的防护策略，其中，所述数据库中存储了环境的影响程度与防护策略的对应关系。

7.一种环境状态分析装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取影响预设场所环境状态的关键数据，其中所述关键数据包括：环境防护数据、污染源数据、环境监控数据中的一种或多种；

分析模块，用于将所述关键数据输入到分析模型中，输出所述关键数据对所述预设场所环境状态的影响程度，其中，所述环境状态的影响程度包括有害气体的扩散速度和/或空气中粉尘的含量。