【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境影响预测，尤其涉及道路施工环境影响智能预测方法及系统。
技术介绍
1、环境影响预测
专注于通过数据分析和机器学习技术预测施工等活动对周围环境的潜在影响，包括空气质量、噪声水平、交通流量。此
融合环境科学、数据科学，旨在提高对施工等活动导致的环境变化的预测准确性，支持环境管理和施工规划的决策过程，以实现对环境的最小化负面影响和提高城市管理的效率与可持续性。
2、其中，道路施工环境影响智能预测方法通过分析历史施工数据和环境监测数据，预测未来道路施工项目可能对环境造成的影响。该方法的目的在于提前识别并量化施工活动可能引发的环境问题，如空气污染、噪音扰民及对周边生态系统的潜在威胁，从而使决策者能够在施工规划和执行过程中采取预防措施，减少环境风险。优化施工计划以减轻对环境的影响、提高公众对施工项目的接受度，并支持可持续发展目标。
3、传统环境智能预测方法在环境监测数据处理、实时状态预测、危险预警反应以及施工状态的决策优化方面存在诸多不足，传统方法依赖于静态的数据处理技术，难以有效处理数据的不确定性和复杂性，导致预测准确度不高，反应速度慢，在环境影响模式识别方面，难以准确识别施工活动对环境的具体影响模式，传统方法在施工状态预测和资源分配决策方面，缺乏足够的灵活性和适应性，导致资源利用率低，施工进度调整不够及时，进而影响施工效率和环境保护效果。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的道路施工环境影响智能预测方法
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：道路施工环境影响智能预测方法，包括以下步骤：
3、s1：基于道路施工环境监测数据，采用香农信息熵算法，评估数据的不确定性和复杂性，通过z得分异常值检测方法，识别异常数据，利用三西格玛规则和k最近邻法，处理异常数据，生成优化数据集；
4、s2：基于所述优化数据集，采用状态空间建模方法，定义施工活动特征与环境指标的动态关系，结合卡尔曼滤波算法，进行实时状态估计和预测，生成实时环境影响预测结果；
5、s3：基于所述优化数据集和实时环境影响预测结果，应用卷积神经网络和循环神经网络，结合长短期记忆网络，分析数据集的视频流和声音信号，识别潜在的危险状态和环境变化，生成危险预警与环境状态评估结果；
6、s4：基于所述优化数据集，采用动态时间弯曲和k-均值聚类算法，进行时间序列分析，识别施工活动对环境影响的模式，生成环境影响模式识别结果；
7、s5：基于所述环境影响模式识别结果，应用混沌理论分析和非线性时间序列分析技术，通过相空间重构和lyapunov指数计算，分析施工活动与环境影响之间的动态关系，生成环境影响分析结果；
8、s6：基于所述环境影响分析结果，采用随机森林和梯度提升机，进行施工状态的预测和决策优化，利用线性规划算法，进行施工资源分配和进度调整，生成施工状态预测与决策优化方案；
9、s7：基于所述实时环境影响预测结果、危险预警与环境状态评估结果、施工状态预测与决策优化方案，采用pid控制算法和监督学习模型，通过决策树、支持向量机，动态调整环境影响预警阈值，结合实时监测数据与预设标准，生成动态环境管理信息。
10、本专利技术改进有，所述优化数据集包括环境监测数据、施工活动记录、信息熵降低的数据点，所述实时环境影响预测结果包括施工活动特征、环境指标动态关系和预测状态估计值，所述危险预警与环境状态评估结果包括危险行为识别、声音异常检测和环境变化评估，所述环境影响模式识别结果具体为施工活动与环境影响关系的模式、异常施工影响分类、环境变化趋势，所述环境影响分析结果包括施工活动引起的环境变化特征、环境影响预测，所述施工状态预测与决策优化方案包括施工进度预测、资源调配方案和风险缓解措施，所述动态环境管理信息包括预警阈值设定、实时管理方案、环境保护措施。
11、本专利技术改进有，基于道路施工环境监测数据，采用香农信息熵算法，评估数据的不确定性和复杂性，通过z得分异常值检测方法，识别异常数据，利用三西格玛规则和k最近邻法，处理异常数据，生成优化数据集的具体步骤如下：
12、s101：基于道路施工环境监测数据，采用香农信息熵算法，使用python的numpy库，计算每个数据点的信息熵值，通过计算数据集中每个变量的概率分布，利用信息熵计算数据集的不确定性和复杂性，生成数据不确定性评分；
13、s102：基于所述数据不确定性评分，运用z得分异常值检测方法，使用scipy库中的stats模块，计算每个数据点的z得分，通过比较每个数据点的z得分与设定阈值，识别偏离平均值的数据点，生成异常数据标记集；
14、s103：基于所述异常数据标记集，使用三西格玛规则，过滤掉极端异常值，采用k最近邻法，进行数据插补，使用sklearn库中的kneighborsclassifier函数，设置邻居数参数为5，通过计算每个异常点与其最近的5个邻居点距离平均值，插补缺失和异常数据，生成优化数据集。
15、本专利技术改进有，基于所述优化数据集，采用状态空间建模方法，定义施工活动特征与环境指标的动态关系，结合卡尔曼滤波算法，进行实时状态估计和预测，生成实时环境影响预测结果的具体步骤如下：
16、s201：基于所述优化数据集，进行状态空间模型构建，采用python的控制系统库control.statespace，定义模型的状态变量为施工活动特征和环境指标，设置状态变量的初始值和转移矩阵，通过模型反映施工活动与环境指标之间的动态关系，生成状态空间模型；
17、s202：基于所述状态空间模型，进行卡尔曼滤波参数配置，使用python的filterpy.kalman.kalmanfilter库，对卡尔曼滤波器进行初始化，配置测量矩阵、转移矩阵、过程噪声协方差和测量噪声协方差，依据施工活动的变化性和环境指标的不确定性进行参数设置，追踪和预测施工活动对环境的影响，生成卡尔曼滤波器配置信息；
18、s203：基于所述尔曼滤波器配置信息和状态空间模型，执行实时状态估计和预测，通过filterpy.kalman.kalmanfilter.predict()和filterpy.kalman.kalmanfilter.update()方法，处理施工现场的实时数据流，包括噪声和空气质量数据，进行状态的预测和更新，生成实时环境影响预测结果。
19、本专利技术改进有，基于所述优化数据集和实时环境影响预测结果，应用卷积神经网络和循环神经网络，结合长短期记忆网络，分析数据集的视频流和声音信号，识别潜在的危险状态和环境变化，生成危险预警与环境状态评估结果的具体步骤如下：
20、s301：基于所述优化数据集和实时环境影响预测结果，采用卷积神经网络，使用tensorflow框架构建模型，对施工现场视频流进行特征提取，通过定义模型结构，添加多个conv2d层和maxpo本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：所述优化数据集包括环境监测数据、施工活动记录、信息熵降低的数据点，所述实时环境影响预测结果包括施工活动特征、环境指标动态关系和预测状态估计值，所述危险预警与环境状态评估结果包括危险行为识别、声音异常检测和环境变化评估，所述环境影响模式识别结果具体为施工活动与环境影响关系的模式、异常施工影响分类、环境变化趋势，所述环境影响分析结果包括施工活动引起的环境变化特征、环境影响预测，所述施工状态预测与决策优化方案包括施工进度预测、资源调配方案和风险缓解措施，所述动态环境管理信息包括预警阈值设定、实时管理方案、环境保护措施。
3.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：基于道路施工环境监测数据，采用香农信息熵算法，评估数据的不确定性和复杂性，通过Z得分异常值检测方法，识别异常数据，利用三西格玛规则和K最近邻法，处理异常数据，生成优化数据集的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，
5.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：基于所述优化数据集和实时环境影响预测结果，应用卷积神经网络和循环神经网络，结合长短期记忆网络，分析数据集的视频流和声音信号，识别潜在的危险状态和环境变化，生成危险预警与环境状态评估结果的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：基于所述优化数据集，采用动态时间弯曲和K-均值聚类算法，进行时间序列分析，识别施工活动对环境影响的模式，生成环境影响模式识别结果的具体步骤如下：
7.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：基于所述环境影响模式识别结果，应用混沌理论分析和非线性时间序列分析技术，通过相空间重构和Lyapunov指数计算，分析施工活动与环境影响之间的动态关系，生成环境影响分析结果的具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：基于所述环境影响分析结果，采用随机森林和梯度提升机，进行施工状态的预测和决策优化，利用线性规划算法，进行施工资源分配和进度调整，生成施工状态预测与决策优化方案的具体步骤如下：
9.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：基于所述实时环境影响预测结果、危险预警与环境状态评估结果、施工状态预测与决策优化方案，采用PID控制算法和监督学习模型，通过决策树、支持向量机，动态调整环境影响预警阈值，结合实时监测数据与预设标准，生成动态环境管理信息的具体步骤如下：
10.道路施工环境影响智能预测系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的道路施工环境影响智能预测方法执行，所述系统包括数据优化模块、状态建模模块、危险预警模块、模式识别模块、深度分析模块、管理决策模块；
...【技术特征摘要】
1.道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：所述优化数据集包括环境监测数据、施工活动记录、信息熵降低的数据点，所述实时环境影响预测结果包括施工活动特征、环境指标动态关系和预测状态估计值，所述危险预警与环境状态评估结果包括危险行为识别、声音异常检测和环境变化评估，所述环境影响模式识别结果具体为施工活动与环境影响关系的模式、异常施工影响分类、环境变化趋势，所述环境影响分析结果包括施工活动引起的环境变化特征、环境影响预测，所述施工状态预测与决策优化方案包括施工进度预测、资源调配方案和风险缓解措施，所述动态环境管理信息包括预警阈值设定、实时管理方案、环境保护措施。
3.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：基于道路施工环境监测数据，采用香农信息熵算法，评估数据的不确定性和复杂性，通过z得分异常值检测方法，识别异常数据，利用三西格玛规则和k最近邻法，处理异常数据，生成优化数据集的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：基于所述优化数据集，采用状态空间建模方法，定义施工活动特征与环境指标的动态关系，结合卡尔曼滤波算法，进行实时状态估计和预测，生成实时环境影响预测结果的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的道路施工环境影响智能预测方法，其特征在于：基于所述优化数据集和实时环境影响预测结果，应用卷积神经网络和循环神经网络，结合长短期记忆网络，分析数据集的视频流和声...
【专利技术属性】
技术研发人员：王雪峰，康永兴，徐福杰，冯腾蛟，许丹丹，武宁，张志喜，刘洁，孙凯亮，韩龙，肖子健，苏少华，
申请(专利权)人：营口威辰建筑工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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