【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及环境科学与生态学，尤其涉及一种园林环境监测数据分析方法及系统。
技术介绍
1、随着城市化进程的加快，园林环境的质量和管理变得愈发重要。现代园林不仅需要美观，更需具备生态功能，以改善城市居民的生活质量和环境健康。为了实现这一目标，对园林环境中温度、湿度、光照强度和空气质量指数等关键参数进行实时监测成为必要。通过部署于园林环境中各个关键位置的分布式传感器节点，可以获取连续的环境数据流，为后续的分析和决策提供基础。然而，如何高效地处理这些海量数据，并从中提取有价值的信息，是当前园林管理和优化面临的重大挑战。
2、目前，大多数园林环境监测系统依赖于传统的静态数据分析方法，主要集中在单点或小范围内的环境参数监测。尽管一些先进的系统已经开始引入时间序列分析来识别周期性和非周期性变化模式，但它们通常缺乏对不同区域之间相互作用的深入分析。此外，现有的可视化工具虽然能够展示部分环境参数的变化趋势，但在多变量向量降维处理和三维空间中的综合展示方面仍显不足。对于植物适应度评估，现有方法多基于固定规则和经验模型，难以灵活应对复杂多变的实际环境条件。
3、现有园林环境监测和分析方法存在多个局限性。首先，传统方法无法全面捕捉园林环境中各区域之间的动态相互作用，导致对整体环境特性的理解不够深入。其次，缺乏有效的降维和可视化手段，使得管理者难以直观地把握多变量环境参数随时间的变化趋势，影响决策效率。最后，现有的植物适应度评估模型过于静态，未能充分利用机器学习和优化算法的优势，不能动态调整植物布局以适应未来环境变化。因此，
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种园林环境监测数据分析方法及系统，用以解决现有技术中监测和分析方法存在多个局限性的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种园林环境监测数据分析方法，包括：
3、可选的，利用部署于园林环境中各个关键位置的分布式传感器节点，对所述园林环境对应的环境参数进行实时监测，以获取环境数据流，所述环境参数包括温度、湿度、光照强度和空气质量指数；
4、根据所述环境数据流，利用时间序列聚类算法识别出所述园林环境所划分的不同区域中的环境参数的变化模式，所述变化模式包括周期性变化或非周期性变化，并结合空间关联规则挖掘技术分析相邻或相近区域之间的环境参数的相互作用，根据所述变化模式以及所述相互作用确定出每个区域的环境参数的环境特性及随时间的变化趋势；
5、基于所述每个区域的环境特性及随时间的变化趋势，应用多维尺度变换算法，对所述环境数据流在每个时间点的环境参数所对应的多变量向量进行降维处理，并在三维空间中可视化展示，生成环境状态图谱；
6、基于所述环境状态图谱，利用随机森林分类器和贝叶斯优化算法，并结合预设的植物生理生态学知识库，评估所述园林环境中的各类植物对当前环境条件的适应度及对所预测的未来环境条件的适应度，并生成适应度评分矩阵；
7、根据预设的生态目标和所述适应度评分矩阵，通过遗传算法和粒子群优化算法搜索最佳植物配置组合，得到初步植物布局方案，并通过实施网络分析法，根据各类植物之间的影响关系及环境影响对所述植物布局方案进行综合评估，结合强化学习的自适应策略动态调整所述初步植物布局方案，以确定出最优植物布局方案；
8、基于所述最优植物布局方案实现对所述园林环境中各类植物的布局。
9、可选的，获取历史环境数据，采用长短期记忆网络根据所述历史环境数据构建环境数据的时间序列，以预测未来一段时间内的环境参数的演变路径，得到预测结果；
10、根据所述预测结果以及所述最优植物布局方案，利用决策树回归模型制定个性化养护计划；
11、基于所述个性化养护计划，构建自动控制系统框架，设计自适应控制算法以根据实时获取的当前环境参数自动调整所述自动控制系统框架的控制参数，实现智能调控，以实现对所述园林环境的智能监控和管理。
12、可选的，根据预设的生态目标和所述适应度评分矩阵，通过遗传算法和粒子群优化算法搜索最佳植物配置组合，得到初步植物布局方案，并通过实施网络分析法，根据各类植物之间的影响关系及环境影响对所述植物布局方案进行综合评估，结合强化学习的自适应策略动态调整所述初步植物布局方案，以确定出最优植物布局方案,包括：
13、根据园林设计的具体要求，设定一系列生态目标，包括生物多样性、碳吸收量、景观美学，利用遗传算法和粒子群优化算法，以所述适应度评分矩阵为输入，对潜在的植物配置组合进行全局搜索处理，得到满足所述生态目标并具有较高综合适应度评分的初步植物配置方案集，从所述全局搜索过程中选出最优解作为初步植物布局方案；
14、使用实施网络分析法，根据各类植物之间的影响关系以及各类植物对环境的影响，对所述初步植物布局方案进行综合评估，确保植物布局符合所述生态目标，得到中间植物布局方案；
15、结合强化学习的自适应策略，对所述中间植物布局方案进行动态调整，通过奖励机制不断动态调整的中间植物布局方案，经过多轮迭代和优化后，确定出所述最优植物布局方案。
16、可选的，结合强化学习的自适应策略，对所述中间植物布局方案进行动态调整，通过奖励机制不断动态调整的中间植物布局方案，经过多轮迭代和优化后，确定出所述最优植物布局方案，包括：
17、构建强化学习环境，利用所述中间植物布局方案中当前植物布局的状态及环境条件作为状态空间，将包括添加、移除或替换特定位置上的植物种类在内的调整操作定义为动作空间，基于实时接收的环境监测数据和植物生长数据，建立一个环境反馈系统；
18、在所述强化学习环境中，根据所述生态目标对所述状态空间和动作空间进行量化处理，生成奖励函数，对于违反生态目标或导致不良影响的操作，设置适当的惩罚项，生成一个奖励机制；基于所述环境反馈系统提供的新状态信息，对每次执行的动作进行奖励值计算，确保所述奖励机制能够真实反映植物布局的实际效果；
19、利用强化学习算法，对所述强化学习环境中的状态和动作进行试错学习处理，通过所述奖励机制持续更新所述强化学习模型，逐步提高植物布局的质量，得到初步调整策略；
20、经过多轮迭代反复执行对所述初步调整策略的综合评估处理，当连续几轮迭代未能显著提升布局质量时，停止调整并输出最优植物布局方案。
21、可选的，基于所述环境状态图谱，利用随机森林分类器和贝叶斯优化算法，并结合预设的植物生理生态学知识库，评估园林环境中各类植物对当前环境条件以及对未来预测环境条件的适应度，并生成适应度评分矩阵，包括：
22、利用主成分分析技术，对从所述环境状态图谱中获取的多变量向量进行初步降维处理，得到压缩后的环境参数向量，基于所述环境参数向量进一步采用自编码器进行深度学习驱动的非线性降维处理，得到优化后的环境参数表示；
23、基于梯本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种园林环境监测数据分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设的生态目标和所述适应度评分矩阵，通过遗传算法和粒子群优化算法搜索最佳植物配置组合，得到初步植物布局方案，并通过实施网络分析法，根据各类植物之间的影响关系及环境影响对所述植物布局方案进行综合评估，结合强化学习的自适应策略动态调整所述初步植物布局方案，以确定出最优植物布局方案,包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，结合强化学习的自适应策略，对所述中间植物布局方案进行动态调整，通过奖励机制不断动态调整的中间植物布局方案，经过多轮迭代和优化后，确定出所述最优植物布局方案，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述环境状态图谱，利用随机森林分类器和贝叶斯优化算法，并结合预设的植物生理生态学知识库，评估园林环境中各类植物对当前环境条件以及对未来预测环境条件的适应度，并生成适应度评分矩阵，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述环境数据
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述各区域内的典型变化规律，结合空间关联规则挖掘技术，分析相邻或相近区域之间的环境参数的相互作用，得到各区域之间的空间关联规则，包括：
8.一种园林环境监测数据分析系统，其特征在于，包括：
9.一种计算设备，其特征在于，包括处理组件以及存储组件；所述存储组件存储一个或多个计算机指令；所述一个或多个计算机指令用以被所述处理组件调用执行，实现如权利要求1~7任一项所述的一种园林环境监测数据分析方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时，实现如权利要求1~7任一项所述的一种园林环境监测数据分析方法。
...【技术特征摘要】
1.一种园林环境监测数据分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设的生态目标和所述适应度评分矩阵，通过遗传算法和粒子群优化算法搜索最佳植物配置组合，得到初步植物布局方案，并通过实施网络分析法，根据各类植物之间的影响关系及环境影响对所述植物布局方案进行综合评估，结合强化学习的自适应策略动态调整所述初步植物布局方案，以确定出最优植物布局方案,包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，结合强化学习的自适应策略，对所述中间植物布局方案进行动态调整，通过奖励机制不断动态调整的中间植物布局方案，经过多轮迭代和优化后，确定出所述最优植物布局方案，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述环境状态图谱，利用随机森林分类器和贝叶斯优化算法，并结合预设的植物生理生态学知识库，评估园林环境中各类植物对当前环境条件以及对未来预测环境条件的适应度，并生成适应度评分矩阵，包括：
6.根据权利要求1所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：李艳，李陵，李颖，刘建军，
申请(专利权)人：景天下生态环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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