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    大气环境监测云

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    采用以云计算,Hadoop、MPP、RMDB海量数据管控为基础,并结合计算框架为基础,承载统计分析、机器学习、深度网络等数据挖掘功能,准确、及时、全面的反映空气质量现状及发展趋势,通过大数据结合地理、气象、环境衍生等众多原因综合分析查找污染源、分析污染的来源、构成、成因、衍化过程为大气污染防治和执法提供有力的数据支撑。例如,将历年冬季的多次污染现象(如雾霾)的大气指标数据序列作为样本,形成数据样本

    1. 产品详情
    2. 功能
    3. 优势

    采用以云计算,Hadoop、MPP、RMDB海量数据管控为基础,并结合计算框架为基础,承载统计分析、机器学习、深度网络等数据挖掘功能,准确、及时、全面的反映空气质量现状及发展趋势,通过大数据结合地理、气象、环境衍生等众多原因综合分析查找污染源、分析污染的来源、构成、成因、衍化过程为大气污染防治和执法提供有力的数据支撑。


    例如,将历年冬季的多次污染现象(如雾霾)的大气指标数据序列作为样本,形成数据样本集。
    将样本集送入到RNN(或者LSTM)深度神经网络。
    对数据变化规律进行数据建模。
    针对一个新的大气指标数据序列,送入模型,进行数据变化趋势的预测。


    预测、反演、相关性分析建模
    将目标区域大气污染数据按照经纬度高度进行空间编码,形成污染-位置特征向量,
    将企业分布按照空间位置进行编码,形成企业-位置特征向量。
    将温度分布按照空间位置进行编码,形成温度-位置特征向量。
     ….    
    将特征向量进行组合,形成XX-位置特征矩阵。
    特征矩阵标签化,根据PM2.5 标记为污染样本和非污染样本。
    将矩阵-标记放入CNN,进行模型训练

        为重污染天气预测,雾霾成因解析提供完备的数据支持

    1. 建立大气仿真模型

    2. 污染物发展演变趋势预测

    3. 雾霾相关性因素权重界定

    4. 优化治控方案


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