[发明专利]网格化传感器监控网络校准方法及系统有效
| 申请号: | 202110359259.5 | 申请日: | 2021-04-02 |
| 公开(公告)号: | CN113095389B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
| 发明(设计)人: | 张玲;尚永昌;杜鹏飞;武孟贤;王月茹;张圣昌;陈晨;肖永乐;屈晓虎 | 申请(专利权)人: | 河北先河环保科技股份有限公司 |
| 主分类号: | G06F18/214 | 分类号: | G06F18/214;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司: | 河北知亦可为专利代理事务所(特殊普通合伙) 13115 | 代理人: | 周大伟 |
| 地址: | 050035 *** | 国省代码: | 河北;13 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 网格 传感器 监控 网络 校准 方法 系统 | ||
1.网格化传感器监控网络校准方法,应用于一种网格化传感器监控网络,所述网格化传感器监控网络包括与标准设备通信连接的传感器设备,其特征在于,所述传感器设备中存储有一个当前校准模型和多个校准算法,多个校准算法包括一个当前校准算法和多个备用校准算法,当前校准模型根据当前校准算法得到,包括
步骤S1:获得传感器设备十二小时的监测数据,进行数据分析,得到可训练数据集;
步骤S2:可训练数据集的数据输入当前校准模型中进行校准,获得十二小时的校准数据;
步骤S3:获得十二小时的质控点数据,将校准数据与质控点数据比较,得到输出误差,如果输出误差小于第一设定值,则返回校准完成标志,否则执行优化校准模型的步骤S4,包括
步骤S41:获得传感器设备十天内的监测数据,任意选择七天的监测数据作为训练样本;
步骤S42:选择一个备用校准算法,输入训练样本,训练得到备用校准模型;
步骤S43:将剩余三天的监测数据输入到备用校准模型,将备用校准模型的输出数据与质控点数据比较,得到第二输出误差;
步骤S44:执行步骤S42~S43,直到遍历所有的备用校准算法;
步骤S45:将多个第二输出误差进行比较,将其中最小的一个第二输出误差对应的备用校准模型作为当前校准模型,对传感器设备进行校准;
所述质控点数据从标准设备得到,多个传感器设备以标准设备为中心,分布在监测区域的各个位置,按照从中心到外围的方向,标准设备的监测数据作为质控点数据,逐级传递,进行各个传感器设备的校准,对于距离标准设备最远的一个传感器设备,其获取质控点数据的步骤包括:
步骤S11:选择与所述标准设备距离最远的传感器设备作为校准发起设备;
步骤S12:以所述校准发起设备为原点、从所述校准发起设备到所述标准设备的方向为X轴,建立直角坐标系,并以所述校准发起设备为圆心、以R1为半径,在X轴正半平面做半圆C1;
步骤S13:选择位于半圆C1内、且监测数据与所述校准发起设备最接近的传感器设备,作为中间校准设备;
步骤S14:以所述中间校准设备为原点,从所述中间校准设备到所述标准设备的方向为X轴,建立直角坐标系,并以所述中间校准设备为圆心、以R1为半径,在X轴正半平面做半圆C2;
步骤S15:选择位于半圆C2内、且监测数据与中间校准设备最接近的传感器设备,作为新的中间校准设备;
步骤S16:重复步骤S14~S15,直到所述标准设备位于半圆C2内;
步骤S17:根据GPS定位信息,按照从标准设备到校准发起设备的方向,将各中间校准设备进行排序,标准设备的监测数据作为质控点数据传递给第一个中间校准设备,第一个中间校准设备的监测数据作为质控点数据传递给第二个中间设备,依次类推,最后一个中间校准设备的监测数据作为质控点数据,传递给校准发起设备。
2.根据权利要求1所述的网格化传感器监控网络校准方法,其特征在于,多个校准算法包括多元线性回归MLR、多元自适应回归样条MARS、基于可伸缩决策树的集成算法XGBoost、梯度提升树 GBDT、贝叶斯方法BLR和人工智能神经网络ANNs。
3.网格化传感器监控网络校准系统,应用于一种网格化传感器监控网络,所述网格化传感器监控网络包括与标准设备通信连接的传感器设备,其特征在于,所述传感器设备中存储有一个当前校准模型和多个校准算法,多个校准算法包括一个当前校准算法和多个备用校准算法,当前校准模型根据当前校准算法得到,包括
第一获得单元,用于获得传感器设备十二小时的监测数据,进行数据分析,得到可训练数据集;
第二获得单元,用于可训练数据集的数据输入当前校准模型中进行校准,获得十二小时的校准数据;
第一处理单元,用于将校准数据与质控点数据比较,得到输出误差,如果输出误差小于第一设定值,则返回校准完成标志,否则执行优化校准模型的步骤S4,包括
步骤S41:获得传感器设备十天内的监测数据,任意选择七天的监测数据作为训练样本;
步骤S42:选择一个备用校准算法,输入训练样本,训练得到备用校准模型;
步骤S43:将剩余三天的监测数据输入到备用校准模型,将备用校准模型的输出数据与质控点数据比较,得到第二输出误差;
步骤S44:执行步骤S42~S43,直到遍历所有的备用校准算法;
步骤S45:将多个第二输出误差进行比较,将其中最小的一个第二输出误差对应的备用校准模型作为当前校准模型,对传感器设备进行校准;
所述质控点数据从标准设备得到,多个传感器设备以标准设备为中心,分布在监测区域的各个位置,按照从中心到外围的方向,标准设备的监测数据作为质控点数据,逐级传递,进行各个传感器设备的校准,对于距离标准设备最远的一个传感器设备,其获取质控点数据的步骤包括:
步骤S11:选择与所述标准设备距离最远的传感器设备作为校准发起设备;
步骤S12:以所述校准发起设备为原点、从所述校准发起设备到所述标准设备的方向为X轴,建立直角坐标系,并以所述校准发起设备为圆心、以R1为半径,在X轴正半平面做半圆C1;
步骤S13:选择位于半圆C1内、且监测数据与所述校准发起设备最接近的传感器设备,作为中间校准设备;
步骤S14:以所述中间校准设备为原点,从所述中间校准设备到所述标准设备的方向为X轴,建立直角坐标系,并以所述中间校准设备为圆心、以R1为半径,在X轴正半平面做半圆C2;
步骤S15:选择位于半圆C2内、且监测数据与中间校准设备最接近的传感器设备,作为新的中间校准设备;
步骤S16:重复步骤S14~S15,直到所述标准设备位于半圆C2内;
步骤S17:根据GPS定位信息,按照从标准设备到校准发起设备的方向,将各中间校准设备进行排序,标准设备的监测数据作为质控点数据传递给第一个中间校准设备,第一个中间校准设备的监测数据作为质控点数据传递给第二个中间设备,依次类推,最后一个中间校准设备的监测数据作为质控点数据,传递给校准发起设备。
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