【技术实现步骤摘要】
本申请涉及实时监控，更具体地说，涉及一种大数据实时监控系统。
技术介绍
1、监控是指对某一系统、过程或活动进行持续观察、测量和记录，以确保其正常运行、安全性、合规性或效果。在不同的领域，监控可以涉及多个方面，以下是一些常见的监控方面：
2、安全监控：监测确保系统或活动在操作中不会导致人员伤害或危险。这可能包括监控安全设备、紧急停机系统和防护措施的有效性。
3、环境监控：对环境条件进行监测，包括空气质量、水质、噪声水平等，以确保符合环保法规和标准。
4、质量监控：在生产和制造过程中，监控产品的质量，确保符合规定的质量标准和要求。
5、数据安全监控：监测数据存储和传输过程中的安全性，以防范数据泄露、未经授权的访问等风险。
6、这些方面的监控可以通过传感器、监测设备、软件系统等手段进行，旨在及时发现问题、提高效率、确保安全和合规性。
7、现有技术公开号为cn112804428b的文献提供一种具有空气净化功能的智慧城市监控装置，该装置通过支架带动活塞、活动杆上下往复运动，再通过封闭盖、弹簧和活性炭的配合使用，对进入换气管内部的空气污染物进行活性炭吸附处理，从而达到了对空气的净化效果，降低空气污染物对人体的危害。
8、上述中的现有技术方案虽然通过现有技术的结构可以实现与有关的有益效果，但是仍存在以下缺陷；该装置不便于对空气质量进行实时监测，同时该装置不便于对活性炭进行再生处理，导致在未及时更换活性炭时，饱和的活性炭会影响活性炭的吸附效果，空气处理效率较差，
9、鉴于此，我们提出一种大数据实时监控系统。
技术实现思路
1、1.要解决的技术问题
2、本申请的目的在于提供一种大数据实时监控系统，解决了上述
技术介绍
中提出的技术问题，实现了便于对空气质量进行实时监测，同时便于对活性炭进行再生处理的技术效果。
3、2.技术方案
4、本申请实施例提供了一种大数据实时监控系统，包括：空气数据采集模块、空气数据预处理模块、空气数据特征提取模块、空气监测模型训练模块、实时监控及控制模块，
5、空气数据采集模块：所述空气数据采集模块利用各种传感器，收集空气质量相关的数据，这些数据包括但不限于pm2.5、co、so2等空气污染物的浓度等数据；
6、空气数据预处理模块：所述空气数据预处理模块对采集到的空气原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以保证数据的质量和准确性；
7、空气数据特征提取模块：所述空气数据特征提取模块从预处理后的数据中提取出与空气质量相关的特征，如污染物的浓度等；
8、空气监测模型训练模块：所述空气监测模型训练模块使用提取的特征和对应的标签(即已知的空气质量状况)训练机器学习模型，对空气质量进行实时监控；
9、实时监控及控制模块：所述实时监控及控制模块将训练好的模型部署到实时监控系统中，根据预测结果，进行相应的控制指令。
10、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述空气数据采集模块利用各种传感器，收集空气质量相关的数据，这些数据包括但不限于pm2.5、co、so2等空气污染物的浓度等数据，通过颗粒物传感器：用于检测空气中pm2.5等颗粒物的浓度数据，通过气体传感器：用于检测空气中的特定气体成分，如co、so2等，能够敏感地检测到低浓度的气体数据。
11、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述空气数据预处理模块对采集到的空气原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以保证数据的质量和准确性，所述数据清洗：通过对数据进行去重、格式转换对原始数据进行预处理，其目的是去除重复、错误或不完整的数据，以确保数据的准确性和可靠性；
12、所述缺失值处理：由于各种原因，采集到的数据中可能存在缺失值，这会对数据分析造成影响，因此，需要采取填充缺失值方法来处理这些缺失值；
13、所述异常值处理：异常值是指远离正常范围的数据点，可能是由于测量误差、设备故障或其他原因引起的，异常值可能会对数据分析产生负面影响，因此需要识别和适当处理这些异常值，例如将其删除或用适当的方法进行修正。
14、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述空气数据特征提取模块从预处理后的数据中提取出与空气质量相关的特征，包括颗粒物浓度特征、气体成分特征等，所述颗粒物浓度特征：颗粒物浓度特征反映空气中的微小颗粒物，如pm2.5的含量，以准确反映颗粒物的数量和分布；
15、所述气体成分特征：包括氧气、氮气、二氧化碳等主要气体的浓度，这些特征的提取依赖于气体分析仪的测量数据，可能需要对不同气体的浓度进行测量和校准，以确保数据的准确性和可靠性。
16、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述空气监测模型训练模块使用提取的特征和对应的标签(即已知的空气质量状况)训练线性回归算法的机器学习模型，对空气质量进行实时监控，对训练好的模型进行评估，包括准确率等指标，根据评估结果对模型进行调整和优化，以提高模型的预测能力。
17、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述实时监控及控制模块将训练好的模型部署到实时监控系统中，通过不断采集新的数据并输入到模型中进行预测，得到实时的空气质量状况，根据预测结果，当空气质量出现异常或达到预警标准时，系统进行相应的控制指令，对空气进行处理。
18、3.有益效果
19、本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
20、1.本申请由于采用了空气数据采集模块等技术手段，所以有效解决了现有技术中的技术问题，进而实现了通过各类传感器对空气进行实时的数据采集，通过空气监测模型对数据进行分析，根据预测结果，当空气质量出现异常或达到预警标准时，系统进行相应的控制指令，对空气进行处理的效果。
21、2.本申请通过设置再生座，通过在再生座内设置加热丝，实现对活性炭放置座内的活性炭进行加热处理，同时在移动座带动活性炭放置座移动到再生座内时，推动环会带动封口环转动，使得活性炭放置座周围打开，然后利用电机a带动活性炭放置座进行转动，从而使得活性炭能够进行快速的均匀加热，使其内部吸附在活性炭上的有机物会分解，转化为气体，使得活性炭重新具备吸附能力。
22、3.本申请通过设置导气监测机构，在活性炭放置座移出时，弹簧会使得连接盖盖在活性炭放置座上，保证空气注入到活性炭放置座内进行过滤处理，提高装置的过滤效率。
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1.一种大数据实时监控系统，包含：空气数据采集模块、空气数据预处理模块、空气数据特征提取模块、空气监测模型训练模块、实时监控及控制模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的大数据实时监控系统，其特征在于：所述空气数据采集模块利用各种传感器，收集空气质量相关的数据，这些数据包括但不限于PM2.5、CO、SO2等空气污染物的浓度等数据，通过颗粒物传感器：用于检测空气中PM2.5等颗粒物的浓度数据，通过气体传感器：用于检测空气中的特定气体成分，如CO、SO2等，能够敏感地检测到低浓度的气体数据。
3.根据权利要求1所述的大数据实时监控系统，其特征在于：所述空气数据预处理模块对采集到的空气原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以保证数据的质量和准确性，所述数据清洗：通过对数据进行去重、格式转换对原始数据进行预处理，其目的是去除重复、错误或不完整的数据，以确保数据的准确性和可靠性；
4.根据权利要求1所述的大数据实时监控系统，其特征在于：所述空气数据特征提取模块从预处理后的数据中提取出与空气质量相关的特征，包括颗粒物浓度特征、气体
5.根据权利要求1所述的大数据实时监控系统，其特征在于：所述空气监测模型训练模块使用提取的特征和对应的标签训练线性回归算法的机器学习模型，对空气质量进行实时监控，对训练好的模型进行评估，包括准确率等指标，根据评估结果对模型进行调整和优化，以提高模型的预测能力。
6.根据权利要求1所述的大数据实时监控系统，其特征在于：所述实时监控及控制模块将训练好的模型部署到实时监控系统中，通过不断采集新的数据并输入到模型中进行预测，得到实时的空气质量状况，根据预测结果，当空气质量出现异常或达到预警标准时，系统进行相应的控制指令，对空气进行处理。
...【技术特征摘要】
1.一种大数据实时监控系统，包含：空气数据采集模块、空气数据预处理模块、空气数据特征提取模块、空气监测模型训练模块、实时监控及控制模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的大数据实时监控系统，其特征在于：所述空气数据采集模块利用各种传感器，收集空气质量相关的数据，这些数据包括但不限于pm2.5、co、so2等空气污染物的浓度等数据，通过颗粒物传感器：用于检测空气中pm2.5等颗粒物的浓度数据，通过气体传感器：用于检测空气中的特定气体成分，如co、so2等，能够敏感地检测到低浓度的气体数据。
3.根据权利要求1所述的大数据实时监控系统，其特征在于：所述空气数据预处理模块对采集到的空气原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以保证数据的质量和准确性，所述数据清洗：通过对数据进行去重、格式转换对原始数据进行预处理，其目的是去除重复、错误或不完整的数据，以确保数据的准确性和可靠性；
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