一种气体浓度预测装置、及气体浓度实时检测和预测系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种气体浓度预测装置、气体浓度实时检测和预测系统。所述的气体浓度实时检测和预测系统包括气体浓度预测装置，其中，所述的气体浓度预测装置包括数据存储模块、数据获取模块、及处理分析模块。本发明专利技术所提供的气体浓度预测装置及气体浓度实时检测和预测系统是基于大数据的前提开发的，其一，所预测气体浓度的时间跨度长，并充分考虑了温度、湿度、风速等的影响，不存在神经网络那种复杂的逻辑结构，具有执行效率高的优点；其二，方便检测人员预知目标地理位置的被测气体种类及被测气体浓度的变化趋势；总的来说，本发明专利技术有利于最大限度的实现了数据资源共享，推动环境检测行业的发展。

Gas concentration prediction device and gas concentration real-time detection and prediction system

The invention provides a gas concentration prediction device and a gas concentration real-time detection and prediction system. The gas concentration real-time detection and prediction system comprises a gas concentration prediction device, wherein the gas concentration prediction device comprises a data storage module, a data acquisition module and a processing and analysis module. The invention provides a gas concentration prediction device and gas concentration real-time detection and prediction system is based on the premise of big data development, the prediction of gas concentration, long time span, and considering the influence of temperature, humidity and wind speed, there is no logical structure of neural network is complicated, with the implementation of the advantages high efficiency; second, the change trend of gases and the measured gas concentration is measured to facilitate the detection of personnel predict the target location; in general, the invention is conducive to maximize the realization of the sharing of data resources, to promote the development of environmental testing industry.

【技术实现步骤摘要】
一种气体浓度预测装置、及气体浓度实时检测和预测系统
本专利技术涉及气体检测技术，特别是涉及一种气体浓度预测装置、及气体浓度实时检测和预测系统。
技术介绍
近年来，空气污染日益严重，严重影响了生态环境，对广大群众的身体造成严重的伤害，空气污染涉及的面很广，污染源的种类非常多。特别是在一些工业、施工现场例如矿坑、地下通道等，为了保证施工人员的安全，往往需要实时监测现场的气体浓度数据。这样一来，检测人员需要去不同的地方采用气体检测设备检测气体浓度，因没有历史数据来参考，检测人员需要花时间去了解检测地点的需要检测的气体种类，也无法准确判断检测地点的气体浓度的变化趋势是否异常，增加了检测人员的工作负担。因此，有必要提供一种基于大数据的一种气体浓度预测装置、及气体浓度实时检测和预测系统，既能实时监控多种气体的浓度，又可根据历史数据来预测气体浓度的变化趋势。
技术实现思路
针对现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种一种气体浓度预测装置、及气体浓度实时检测和预测系统，通过该系统能够快速实时的检测出多种气体浓度，并准确地预测气体浓度的变化趋势，超前提醒人们做好防护工作。为了达到上述目的，本专利技术所采用的具体技术方案如下：第一方面，本专利技术提供了一种基于大数据的气体浓度预测装置，包括数据存储模块、数据获取模块、及处理分析模块，其中，所述数据存储模块用于存储历史天气预报数据及历史气体浓度数据，所述历史天气预报数据及历史气体浓度数据均匹配有地理位置信息，记为第一地理位置信息；所述数据存储模块还用于存储未来天气预报数据；所述未来天气预报数据匹配有第二地理位置信息，记为第二地理位置信息；所述第一地理位置信息和第二地理位置信息均包括地理位置、所述地理位置所属的区域中的一种或多种；所述第一地理位置信息与所述第二地理位置信息相同或不同；所述历史天气预报数据、历史气体浓度数据及未来天气预报数据均匹配有时间信息；所述数据获取模块用于根据第二地理位置信息，从数据存储模块获取与第二地理位置信息相匹配的第一地理位置信息、及第一预设时间内第二地理位置信息的未来天气预报数据，进一步获取第二预设时间内第一地理位置信息的历史天气预报数据和历史气体浓度数据；所述处理分析模块还用于分析第一预设时间内第二地理位置信息的未来天气预报数据与所述第二预设时间内第一地理位置信息的历史天气预报数据的相似度，获取相似度达到预设阈值的历史天气预报数据；并获取所述相似度达到预设阈值的历史天气预报数据在时间上匹配的历史气体浓度数据，将该历史气体浓度数据记为所述第二地理位置信息的气体浓度预测结果。在本专利技术一实施方式中，所述数据获取模块用于根据所述第二地理位置信息，从数据存储模块获取与第二地理位置信息相匹配的第一地理位置信息的步骤，具体包括：所述数据获取模块还用于从数据存储模块获取与所述第二地理位置信息距离最小的第一地理位置信息，记为与第二地理位置信息相匹配的第一地理位置信息。进一步地，在该实施方式中，所述数据获取模块还用于从数据存储模块获取与所述第二地理位置信息同区域的第一地理位置信息，并进一步获取所述区域内与所述第二地理位置信息距离最小的第一地理位置信息，记为与第二地理位置信息相匹配的第一地理位置信息。在本专利技术一实施方式中，所述第二预设时间为第一预设时间的历史同期、第一预设时间的历史同期所属星期、第一预设时间的历史同期所属月、第一预设时间的历史同期所属季度中的任一种。进一步地，在该实施方式中，所述处理分析模块分析第一预设时间内第二地理位置信息的未来天气预报数据与所述第二预设时间内第一地理位置信息的历史天气预报数据的相似度的步骤，具体包括：将第一预设时间所覆盖的每一天的未来天气预报数据与第二预设时间所覆盖的每一天的历史天气预报数据做差，获得差值，计算差值绝对值，选取差值绝对值的最小值，进而获得最小绝对值对应的第二预设时间匹配的历史气体浓度数据，将该历史气体浓度数据记为所述第二地理位置信息的气体浓度预测结果。进一步地，在该实施方式中，所述处理分析模块分析第一预设时间内第二地理位置信息的未来天气预报数据与所述第二预设时间内第一地理位置信息的历史天气预报数据的相似度的步骤，具体包括：将第一预设时间所覆盖的每一天的未来天气预报数据与第二预设时间所覆盖的每一天的历史天气预报数据做差，获得差值，计算差值绝对值，对差值绝对值从小到大排序，取差值绝对值较小值的前N个(N为不小于0的自然数)，进一步获得前N个较小绝对值对应的第二预设时间匹配的历史气体浓度数据，将该历史气体浓度数据的平均值记为所述第二地理位置信息的气体浓度预测结果。进一步地，在该实施方式中，所述处理分析模块将第一预设时间所覆盖的每一天的未来天气预报数据与第二预设时间所覆盖的每一天的历史天气预报数据做差，获得差值，计算差值绝对值的步骤中，所述天气预报数据包括：温度、湿度、风速、气压中的一种或多种，并将所得差值绝对值分别记为第一差值绝对值、第二差值绝对值、第三差值绝对值、第四差值绝对值。更进一步地，在该实施方式中，所述处理分析模块将第一预设时间所覆盖的每一天的未来天气预报数据与第二预设时间所覆盖的每一天的历史天气预报数据做差，获得差值，计算差值绝对值的步骤，还包括：对所述第一差值绝对值、第二差值绝对值、第三差值绝对值、第四差值绝对值进行权重加和，获得综合差值绝对值，所述综合差值绝对值的计算公式如下：综合差值绝对值＝第一权重值×第一差值绝对值+第二权重值×第二差值绝对值×+第三权重值×第三差值绝对值+第四权重值×第四差值绝对值。在本专利技术一实施方式中，所述气体浓度预测装置包括与处理分析模块连接的所述第一显示模块，所述处理分析模块用于将所述第二地理位置信息的气体浓度预测结果发送至所述第一显示模块；所述第一显示模块用于显示接收到的第二地理位置信息的气体浓度预测结果。进一步地，在该实施方式中，所述第一显示模块还与所述数据获取模块连接，所述第一显示模块还包括人机交互界面。用户可通过人机交互界面选择第二地理位置信息。其有益效果是，方便检测人员可超前预知目标地理位置的在未来预设时间内的气体浓度变化趋势，整个流程简洁，不存在神经网络那种复杂的逻辑结构，执行效率高的优点。在本专利技术一实施方式中，本专利技术所述的数据存储模块、数据获取模块及处理分析模块可集成在同一终端上，所述终端包括但不限于单片机、智能手机、平板电脑中的至少一种。在本专利技术另一实施方式中，本专利技术所述的数据存储模块还可为云服务器。所述的云服务器可从网络上或天气预报平台获取天气预报数据，实现数据的实时更新。第二方面，本专利技术还提供了一种气体浓度实时检测及预测系统，包括如本专利技术第一方面所述的气体浓度预测装置，还包括与气体浓度预测装置通信连接的所述气体浓度检测装置，所述气体浓度检测装置用于检测被测气体浓度的检测结果，所述气体浓度预测装置的数据获取模块用于获取所述气体浓度检测装置输出的被测气体浓度的检测结果，并将所述被测气体浓度检测结果发送至所述处理分析模块；所述处理分析模块还用于将接收所述被测气体浓度检测结果与所述气体浓度预测结果进行比对，获得比对结果。进一步地，在该实施方式中，所述处理分析模块还用于将所述比对结果发送至所述第一显示模块；则所述第一显示模块还用于显示所接收到的比对结果。在本专利技术一实本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于大数据的气体浓度预测装置，其特征在于，包括数据存储模块、数据获取模块、处理分析模块，其中，所述数据存储模块用于存储历史天气预报数据及历史气体浓度数据，所述历史天气预报数据及历史气体浓度数据均匹配有地理位置信息，记为第一地理位置信息；所述数据存储模块还用于存储未来天气预报数据；所述未来天气预报数据匹配有地理位置信息，记为第二地理位置信息；所述第一地理位置信息和第二地理位置信息均包括地理位置、所述地理位置所属的区域中的至少一种；所述第一地理位置信息与所述第二地理位置信息相同或不同；所述历史天气预报数据、历史气体浓度数据及未来天气预报数据均匹配有时间信息；所述数据获取模块用于根据第二地理位置信息，从数据存储模块获取与第二地理位置信息相匹配的第一地理位置信息、及第一预设时间内第二地理位置信息的未来天气预报数据，进一步获取第二预设时间内第一地理位置信息的历史天气预报数据和历史气体浓度数据；所述处理分析模块用于分析第一预设时间内第二地理位置信息的未来天气预报数据与所述第二预设时间内第一地理位置信息的历史天气预报数据的相似度，获取相似度达到预设阈值的历史天气预报数据；并获取所述相似度达到预设阈值的历史天气预报数据在时间上匹配的历史气体浓度数据，将该历史气体浓度数据记为所述第二地理位置信息的气体浓度预测结果。...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的气体浓度预测装置，其特征在于，包括数据存储模块、数据获取模块、处理分析模块，其中，所述数据存储模块用于存储历史天气预报数据及历史气体浓度数据，所述历史天气预报数据及历史气体浓度数据均匹配有地理位置信息，记为第一地理位置信息；所述数据存储模块还用于存储未来天气预报数据；所述未来天气预报数据匹配有地理位置信息，记为第二地理位置信息；所述第一地理位置信息和第二地理位置信息均包括地理位置、所述地理位置所属的区域中的至少一种；所述第一地理位置信息与所述第二地理位置信息相同或不同；所述历史天气预报数据、历史气体浓度数据及未来天气预报数据均匹配有时间信息；所述数据获取模块用于根据第二地理位置信息，从数据存储模块获取与第二地理位置信息相匹配的第一地理位置信息、及第一预设时间内第二地理位置信息的未来天气预报数据，进一步获取第二预设时间内第一地理位置信息的历史天气预报数据和历史气体浓度数据；所述处理分析模块用于分析第一预设时间内第二地理位置信息的未来天气预报数据与所述第二预设时间内第一地理位置信息的历史天气预报数据的相似度，获取相似度达到预设阈值的历史天气预报数据；并获取所述相似度达到预设阈值的历史天气预报数据在时间上匹配的历史气体浓度数据，将该历史气体浓度数据记为所述第二地理位置信息的气体浓度预测结果。2.如权利要求1所述的基于大数据的气体浓度预测装置，其特征在于，所述数据获取模块根据所述第二地理位置信息，从数据存储模块获取与第二地理位置信息相匹配的第一地理位置信息的步骤，具体包括：从数据存储模块获取与所述第二地理位置信息距离最小的第一地理位置信息，记为与第二地理位置信息相匹配的第一地理位置信息。3.如权利要求1所述的基于大数据的气体浓度预测装置，其特征在于，所述第二预设时间为第一预设时间的历史同期、第一预设时间的历史同期所属星期、第一预设时间的历史同期所属月、第一预设时间的历史同期所属季度、第一预设时间的历史同期所属年中的任一种。4.如权利要求1所述的基于大数据的气体浓度预测装置，其特征在于，所述处理分析模块分析第一预设时间内第二地理位置信息的未来天气预报数据与所述第二预设时间内第一地理位置信息的历史天气预报数据的相似度的步骤，具体包括：将第一预设时间所覆盖的每一天的未来天气预报数据与第二预设时间所覆盖的每一天的历史天气预报数据做差，获得差值，计算差值绝对值，选取差值绝对值的最小值，进而获得最小绝对值对应的第二预设时间匹配的历史气体浓度数据，将该历史气体浓度数据记为所述第二地理位置信息的气体浓度预测结果。5.如权利要求1所述的基于大数据的气体浓度预测装置，其特征在于，所述处理分析模块分析第一预设时间内第二地理位置信息的未来天气预报数据与所述第二预设时间内第一地理位置信息的历史天气预报数据的相似度的步骤，具体包括：将第一预设时间所覆盖的每一天的未来天气预报数据与第二预设时间所覆盖的每一天的历史天气预报数据做差，获得差值，计算差值绝对值，对差值绝对值从小到大排序，取差值绝对值较小值的前N个，N为不小于0的自然数，进一步...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴琦琦，林雪英，宋延魁，何俊斌，
申请(专利权)人：广州市真量纯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44