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龙图腾网获悉聊城市茌平区环境监控中心申请的专利一种模块化的多功能环境监测的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118584044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410510932.4，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权一种模块化的多功能环境监测的方法是由张志国;邢妍设计研发完成，并于2024-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模块化的多功能环境监测的方法在说明书摘要公布了：本发明属于环境监测技术领域，尤其涉及一种模块化的多功能环境监测方法。本发明提供一种模块化的多功能环境监测方法，将数据的季节性变化规律和时间序列插值相结合，保证数据的准确性，同时综合考虑空气环境污染过程中的各种因素：时间序列趋势、空气污染物影响因素和物理化学过程，进而实现对环境的监测。

本发明授权一种模块化的多功能环境监测的方法在权利要求书中公布了：1.一种模块化的多功能环境监测方法，其特征在于，包括以下步骤： a、数据采集：利用分布传感器获取监测气象数据和空气污染数据，并将传感器连接到互联网，实现远程监测和数据采集； b、数据通信：将采集到的气象数据和空气污染数据传输至数据处理中心； c、数据处理：对传输的数据进行预处理、校准，主要包括异常数据的剔除、缺失值填充和标准化； d、环境评估：基于实时采集的气象数据和空气污染数据和历史气象数据和空气污染数据，构建空气环境预测模型。 f、异常报警：预设空气环境阈值，利用空气环境预测模型，对监测到的数据进行实时分析，一旦发现异常情况，系统将触发警报； 所述c步骤中，采用的ARIMA模型对缺失数据填充时，需要对数据进行平滑处理，考虑到采集的气象数据以及空气污染数据具有季节性变化，在对数据进行平滑处理时，将季节性特征纳入，使得平滑结果更加准确可靠，具体计算步骤如下： 1计算季节性指数Se： 其中，i为月份，i＝1,2,…,12，为第i个月某种污染物浓度的月平均值，为某种污染物浓度的年平均值； 2季节性调整： 其中，n为平滑窗口的大小，n∈[1,12]，Qi为第i个月季节性调整后的数据。 所述d步骤中，空气环境预测模型是一种组合模型，综合考虑了时间序列趋势、影响因素和物理化学过程，具体建模过程如下： d1、计算空气质量指数AQI； d2、采用ARIMA模型对历史AQI值进行时间序列分析，构建统计模型， 预测空气环境的变化AQI1； d3、采用改进粒子群优化算法优化SVR模型的关键参数，构建机器学习模型，从监测数据中学习AQI与各空气污染数据之间的复杂关系，并预测空气环境的变化AQI2，主要优化步骤如下： d31、设置粒子种群大小Np、迭代次数kp、参数C和γ的边界值； d32、初始化粒子的位置和速度 d33、计算适应度值； d34、速度更新项中引入个体最优和群体最优的线性组合，能够使粒子的搜索空间更广，从而提高算法搜索到全局最优解的可能性，更新每个粒子的速度和位置： 其中，pi为粒子位置，pi＝Ci,γi，pbesti为第i个粒子经历的最佳位置；gbest为粒子群的最佳位置；w为惯性权重；c1，c2为学习步长；r1，r2为随机数，r1，r2∈[0,1]； d4、根据气象数据和空气污染数据，基于大气科学和化学原理建立物理-化学模型，模拟大气中污染物的传输、转化和沉降过程，预测空气环境的变化AQI3； d5、对三种预测模型的预测结果进行加权平均，得到最终的预测结果AQI， 计算公式如下： AQI＝w1AQI1+w2AQI2+w3AQI3 其中，w1，w2，w3为权重系数，满足w1+w2+w3＝1。

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