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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115827797A(43)申请公布日2023.03.21(21)申请号202211534650.5(22)申请日2022.12.02(71)申请人湖南科创信息技术股份有限公司地址410000湖南省长沙市岳麓区青山路678号(72)发明人谭立球周敏唐宇光(74)专利代理机构广西科泰智航知识产权代理事务所(普通合伙)45136专利代理师杨彬(51)Int.Cl.G06F16/28(2019.01)G06F16/35(2019.01)G06F16/27(2019.01)G06F40/216(2020.01)G06N3/02(2006.01)权利要求书3页说明书9页附图3页(54)发明名称一种基于大数据的环境数据分析整合方法及系统(57)摘要本发明提供了一种基于大数据的环境数据分析整合方法及系统,涉及环境大数据技术领域,包括获取待检测环境数据的历史数据;对所述历史数据进行预处理,并对预处理后的所述历史数据进行轻量化处理,得到轻量化处理后的新的环境数据;对所述环境数据进行聚类分析,得到分析结果;构建神经网络架构模型,通过所述分析结果对所述神经网络架构模型进行训练;按照训练后的所述神经网络架构模型将所述环境数据划分为不同的维度数据进行存储。有益效果为减少人工作业量、减少操作误差、提升了整合效率,实现大数据条件下环境数据分析整合的精细化和平台化能力。CN115827797ACN115827797A权利要求书1/3页1.一种基于大数据的环境数据分析整合方法,其特征在于,包括:获取待检测环境数据的历史数据,所述历史数据包括从用户访问前端页面时在后端留下的轨迹数据,其中轨迹数据包括能源消耗数据、水源消耗数据、废弃物数据和碳排放数据;对所述历史数据进行预处理,并对预处理后的所述历史数据进行轻量化处理,得到轻量化处理后的新的环境数据;对所述环境数据进行聚类分析,得到分析结果;构建神经网络架构模型,通过所述分析结果对所述神经网络架构模型进行训练;按照训练后的所述神经网络架构模型将所述环境数据划分为不同的维度数据进行存储。2.根据权利要求1所述的基于大数据的环境数据分析整合方法,其特征在于,所述对所述历史数据进行预处理,并对预处理后的所述历史数据进行轻量化处理,得到轻量化处理后的新的环境数据,包括:基于预设的历史数据的词频和所述历史数据的属性分别进行提取,得到第一历史词组,所述第一历史词组为所述历史数据中高于所述预设的历史数据的词频的词组;基于所述第一历史词组的属性进行分类,得到第二历史词组;对所述历史数据进行分析,得到分析后的数据分析信息;遍历所述数据分析信息,基于第二历史词组,判断每个所述数据分析信息是否与所述轨迹数据相关,其中,若每个所述数据分析信息与所述轨迹数据相关,则保留;若每个所述数据分析信息与所述轨迹数据不相关,则剔除,并遍历下一个所述数据分析信息,直到遍历完所述数据分析信息,得到轻量化处理后的新的环境数据。3.根据权利要求1所述的基于大数据的环境数据分析整合方法,其特征在于,对所述环境数据进行聚类分析,得到分析结果,其中包括:采用预设的聚类模型对所述环境数据进行聚类分析,并对节点的局部特征进行采样和聚合,生成节点表示;结合注意力机制,根据内积运算对所述节点进行权重计算,自适应自动学习特性;根据所述聚类模型对图嵌入的约束和整合,并对所述聚类模型进行训练和验证,调整和优化网络参数,得到分析结果。4.根据权利要求1所述的基于大数据的环境数据分析整合方法,其特征在于,所述构建神经网络架构模型,通过所述分析结果对所述神经网络架构模型进行训练,其中包括:确定所述分析结果中每一条环境数据相对应的标记信息;基于所述神经网络架构模型,以生成根据上述标记信息和预设的权重系数进行多标签分类的神经网络模型,其中,所述神经网络模型用于获取多标签特征图;对所述多标签特征图进行卷积操作和归一化操作,获得加权后的多标签特征图;并根据所述多标签特征图获取分类结果。5.根据权利要求1所述的基于大数据的环境数据分析整合方法,其特征在于,所述按照训练后的所述神经网络架构模型将所述环境数据划分为不同的维度数据进行存储,之后还包括:基于所述神经网络架构模型,构建所述环境数据的基础指标体系;2CN115827797A权利要求书2/3页根据所述基础指标体系,确定环境数据分析指标;结合所述基础指标体系、所述环境数据分析指标和所述神经网络架构模型,构建运营策略,所述运营策略用于呈现按照大数据的环境数据分析的数据。6.一种基于大数据的环境数据分析整合系统,其特征在于,包括:获取模块:用于获取待检测环境数据的历史数据,所述历史数据包括从用户访问前端页面时在后端留下的轨迹数据,其中轨迹数据包括能源消耗数据、水源消耗数据、废弃物数据