本發(fā)明涉及預(yù)測(cè)調(diào)節(jié)，尤其涉及跨域大數(shù)據(jù)融合分析與智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)已成為多個(gè)行業(yè)的核心支撐，尤其是在測(cè)繪領(lǐng)域，其中地理信息系統(tǒng)（gis）、衛(wèi)星遙感、無人機(jī)測(cè)量及地面測(cè)站技術(shù)廣泛應(yīng)用。這些技術(shù)能夠提供大量關(guān)于地理、氣候及環(huán)境變化的數(shù)據(jù)，但隨之而來的挑戰(zhàn)是如何有效整合和分析來自不同源和不同格式的測(cè)繪數(shù)據(jù)。

2、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)常面臨數(shù)據(jù)整合效率低下、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性不足和響應(yīng)環(huán)境變化遲緩的問題。尤其是在需要應(yīng)對(duì)快速環(huán)境變化時(shí)，如自然災(zāi)害或城市快速發(fā)展區(qū)域，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理方法往往不能提供即時(shí)和準(zhǔn)確的信息支持決策。此外，環(huán)境條件的快速變化，如氣候波動(dòng)和地表變動(dòng)，也要求預(yù)測(cè)系統(tǒng)具備更高的適應(yīng)性和靈活性。

3、此外，雖然現(xiàn)有技術(shù)中不乏采用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)的嘗試，但這些嘗試通常缺乏有效的機(jī)制來動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)采集和分析策略，以適應(yīng)環(huán)境變化。這限制了系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的效能，尤其是在處理大規(guī)模、跨域的測(cè)繪數(shù)據(jù)時(shí)。

4、因此，存在一種迫切需求，開發(fā)一種能夠有效整合跨域測(cè)繪數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)高精度智能預(yù)測(cè)，并能根據(jù)環(huán)境變化動(dòng)態(tài)調(diào)整其數(shù)據(jù)處理策略的系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于上述目的，本發(fā)明提供了跨域大數(shù)據(jù)融合分析與智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)。

2、跨域大數(shù)據(jù)融合分析與智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括以下模塊：

3、數(shù)據(jù)采集模塊，用于從多測(cè)繪域收集空間和時(shí)間數(shù)據(jù)；

4、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和格式化采集的數(shù)據(jù)；

5、數(shù)據(jù)整合模塊，用于融合并統(tǒng)一來自不同測(cè)繪域的數(shù)據(jù)，提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問接口；

6、智能預(yù)測(cè)模塊，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)整合數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)；

7、監(jiān)測(cè)感知模塊，通過環(huán)境傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)收集環(huán)境條件數(shù)據(jù)（氣候變化、地表變化），與測(cè)繪數(shù)據(jù)結(jié)合，用于增強(qiáng)預(yù)測(cè)的環(huán)境適應(yīng)性和準(zhǔn)確性；

8、調(diào)節(jié)模塊，根據(jù)智能預(yù)測(cè)和監(jiān)測(cè)結(jié)果自動(dòng)調(diào)整數(shù)據(jù)采集策略和分析參數(shù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程。

9、進(jìn)一步的，所述多測(cè)繪域包括地理信息系統(tǒng)gis、衛(wèi)星遙感、無人機(jī)測(cè)量及地面測(cè)站，所述數(shù)據(jù)采集模塊具體包括：

10、接口整合機(jī)制：具有與多測(cè)繪域相兼容的數(shù)據(jù)接口，能夠同時(shí)接收多種數(shù)據(jù)格式，包括矢量數(shù)據(jù)、柵格數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)；

11、數(shù)據(jù)過濾與初分類：在數(shù)據(jù)收集過程中，實(shí)施自動(dòng)化的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估和過濾，排除錯(cuò)誤或不完整的數(shù)據(jù)輸入，同時(shí)按照數(shù)據(jù)來源和類型進(jìn)行初步分類處理。

12、進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)整合模塊包括自動(dòng)對(duì)不同來源和不同尺度的空間數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊，使用地理編碼和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換技術(shù)確保所有數(shù)據(jù)在同一空間參考中表示，采用時(shí)間同步技術(shù)，確保來自不同測(cè)繪域的數(shù)據(jù)具有一致的時(shí)間標(biāo)簽，得到時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

13、進(jìn)一步的，所述智能預(yù)測(cè)模塊中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法采用arima模型（自回歸積分滑動(dòng)平均模型），具體包括：

14、對(duì)數(shù)據(jù)整合模塊整合后的時(shí)間序列數(shù)據(jù)應(yīng)用差分處理，以達(dá)到平穩(wěn)性要求，特別是對(duì)那些顯示出高度自相關(guān)性和季節(jié)性波動(dòng)的數(shù)據(jù)，對(duì)季節(jié)性變化數(shù)據(jù)，如衛(wèi)星數(shù)據(jù)在特定季節(jié)受云層覆蓋的影響，應(yīng)用季節(jié)性調(diào)整方法，以消除周期性影響；

15、模型參數(shù)識(shí)別與優(yōu)化：基于整合后數(shù)據(jù)的自相關(guān)函數(shù)acf和偏自相關(guān)函數(shù)pacf圖，識(shí)別arima模型參數(shù)p、d、q以及季節(jié)性參數(shù)p、d、q、s，使用歷史數(shù)據(jù)集訓(xùn)練arima模型，通過赤池信息準(zhǔn)則aic選擇最優(yōu)模型；

16、利用優(yōu)化后的arima模型對(duì)未來的地理信息變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，包括地面變形、植被覆蓋變化，將預(yù)測(cè)結(jié)果輸入調(diào)節(jié)模塊，自動(dòng)調(diào)整數(shù)據(jù)采集策略和分析參數(shù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程。

17、進(jìn)一步的，所述差分處理用于使非平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)變得平穩(wěn)，具體如下：

18、一階差分：去除數(shù)據(jù)的線性趨勢(shì)，計(jì)算為：計(jì)算為：其中，是時(shí)間序列在時(shí)間點(diǎn)的觀測(cè)值，是一階差分后的值，如果一階差分后數(shù)據(jù)仍不平穩(wěn)，則進(jìn)行二階差分：

19、；

20、所述季節(jié)性調(diào)整方法基于季節(jié)性差分，用于處理顯示出季節(jié)性變化的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，去除固定季節(jié)周期內(nèi)的變化，使序列在季節(jié)周期上平穩(wěn)，設(shè)季節(jié)周期為(對(duì)于年度周期性數(shù)據(jù)，取12)，季節(jié)性差分的表示為：，其中，是進(jìn)行季節(jié)性差分后的值。

21、進(jìn)一步的，所述自相關(guān)函數(shù)acf顯示時(shí)間序列和其自身在不同滯后下的相關(guān)性，用于識(shí)別ma模型的階數(shù)q；所述偏自相關(guān)函數(shù)pacf圖顯示時(shí)間序列和其自身在給定其他滯后值的影響下的相關(guān)性，用于識(shí)別ar模型的階數(shù)p；

22、所述非季節(jié)性參數(shù)p、d、q的識(shí)別如下：

23、p：觀察pacf圖，找到明顯截尾（突然下降到0并接近0的地方）的滯后數(shù)，表示ar部分的階數(shù)；

24、q：觀察acf圖，找到明顯截尾的滯后數(shù)，表示ma部分的階數(shù)；

25、d：差分階數(shù)d通過adf測(cè)試確定，直到時(shí)間序列變得平穩(wěn)；

26、季節(jié)性參數(shù)p、d、q、s的識(shí)別如下：

27、s：季節(jié)周期，根據(jù)數(shù)據(jù)集的周期性確定，例如每年、每季度或每月；

28、p、q：與非季節(jié)性參數(shù)相同，分別從季節(jié)性pacf和acf圖中確定；

29、d：季節(jié)性差分階數(shù)，通過季節(jié)性平穩(wěn)性測(cè)試確定；

30、所述arima模型使用歷史數(shù)據(jù)集，根據(jù)確定的模型參數(shù)訓(xùn)練，以構(gòu)建arima模型，包括將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，應(yīng)用差分和季節(jié)性差分處理，確保模型輸入數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。

31、進(jìn)一步的，所述赤池信息準(zhǔn)則aic表示為：，其中，模型參數(shù)的數(shù)量，是模型的最大似然估計(jì)，在模型訓(xùn)練過程中，為不同的參數(shù)組合計(jì)算aic值，選擇具有最低aic值的模型為最優(yōu)模型，因?yàn)檩^低的aic值指示了模型更好的擬合質(zhì)量和復(fù)雜度平衡。

32、進(jìn)一步的，所述arima模型表示為?arima(p,?d,?q)，其中，p是自回歸項(xiàng)的階數(shù)，表示模型中用于預(yù)測(cè)當(dāng)前值的過去值的數(shù)量，d是差分次數(shù)，表示使得時(shí)間序列平穩(wěn)所需的非季節(jié)性差分次數(shù)，q是移動(dòng)平均項(xiàng)的階數(shù)，表示用于預(yù)測(cè)當(dāng)前值的過去預(yù)測(cè)誤差的數(shù)量，模型表示為：，其中，是時(shí)間的原始序列，是自回歸項(xiàng)的參數(shù)，是移動(dòng)平均項(xiàng)的參數(shù)，是滯后算子，是白噪聲誤差項(xiàng)；

33、所述季節(jié)性arima表示為sarima，當(dāng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)顯示明顯季節(jié)性波動(dòng)時(shí)，使用sarima，表示為，其中，p,d,q:分別代表季節(jié)性自回歸項(xiàng)、季節(jié)性差分以及季節(jié)性移動(dòng)平均項(xiàng)的階數(shù)，s代表時(shí)間序列的季節(jié)長(zhǎng)度，sarima表示為：，其中，和分別是季節(jié)性自回歸和季節(jié)性移動(dòng)平均項(xiàng)的參數(shù)，是季節(jié)性滯后算子，，為或。

34、進(jìn)一步的，所述監(jiān)測(cè)感知模塊具體包括：

35、環(huán)境數(shù)據(jù)集成：將從環(huán)境傳感器網(wǎng)絡(luò)收集的實(shí)時(shí)環(huán)境條件數(shù)據(jù)與測(cè)繪數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間和空間同步，確保所有數(shù)據(jù)項(xiàng)在分析前對(duì)齊，對(duì)環(huán)境條件數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，環(huán)境條件數(shù)據(jù)包括氣候因素（溫度、濕度、降雨量）和地表特征（植被覆蓋率、地形變化），并轉(zhuǎn)化為可用于模型輸入的格式；

36、將環(huán)境特征數(shù)據(jù)與已整合的測(cè)繪數(shù)據(jù)融合，創(chuàng)建一個(gè)擴(kuò)展數(shù)據(jù)集，該擴(kuò)展數(shù)據(jù)集不僅包含時(shí)間序列數(shù)據(jù)，還包括環(huán)境變量，以提供全面預(yù)測(cè)因素，對(duì)擴(kuò)展數(shù)據(jù)集應(yīng)用差分和轉(zhuǎn)換處理，確保數(shù)據(jù)滿足arima模型的平穩(wěn)性要求；

37、arima模型增強(qiáng)：根據(jù)擴(kuò)展數(shù)據(jù)集調(diào)整arima模型的參數(shù)（p,?d,?q），并考慮環(huán)境因素對(duì)模型動(dòng)態(tài)的影響，重新評(píng)估季節(jié)性參數(shù)（p,?d,?q,?s），使用擴(kuò)展的數(shù)據(jù)集重新訓(xùn)練arima模型，確保模型能夠?qū)W習(xí)到氣候變化和地表變化的影響；

38、對(duì)增強(qiáng)后的arima模型進(jìn)行交叉驗(yàn)證，檢查其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，特別是在反映復(fù)雜環(huán)境條件變化時(shí)的表現(xiàn)，再次利用赤池信息準(zhǔn)則aic評(píng)估模型的擬合優(yōu)度，選擇最優(yōu)的模型參數(shù)配置；

39、根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)時(shí)環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整測(cè)繪數(shù)據(jù)采集策略和分析參數(shù)，以響應(yīng)環(huán)境變化。

40、進(jìn)一步的，所述調(diào)節(jié)模塊具體包括：

41、采集頻率調(diào)整:?根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果和環(huán)境變化的嚴(yán)重性或速度，調(diào)整數(shù)據(jù)采集的頻率。

42、采集范圍調(diào)整:?根據(jù)環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示的地區(qū)環(huán)境變化，調(diào)整測(cè)繪的空間范圍。

43、數(shù)據(jù)分辨率:?在需要詳細(xì)監(jiān)測(cè)的區(qū)域，提高數(shù)據(jù)采集的分辨率，以便更精確地捕捉變化；

44、分析算法調(diào)整:?對(duì)數(shù)據(jù)分析中使用的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，包括改變統(tǒng)計(jì)模型的參數(shù)，或調(diào)整模型的特征選擇和權(quán)重，以應(yīng)對(duì)變化的數(shù)據(jù)特征和環(huán)境條件。

45、本發(fā)明的有益效果：

46、本發(fā)明，跨域大數(shù)據(jù)融合分析與智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)通過整合來自地理信息系統(tǒng)（gis）、衛(wèi)星遙感、無人機(jī)測(cè)量及地面測(cè)站的多源測(cè)繪數(shù)據(jù)，并結(jié)合實(shí)時(shí)環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，顯著提高了預(yù)測(cè)模型的環(huán)境適應(yīng)性和準(zhǔn)確性，通過實(shí)時(shí)收集氣候變化和地表變化數(shù)據(jù)，能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)測(cè)模型，使之更準(zhǔn)確地反映當(dāng)前和未來的環(huán)境條件，這種綜合預(yù)測(cè)方法能夠及時(shí)捕捉到環(huán)境變化，從而為地理信息相關(guān)的決策提供更為精確的支持。

47、本發(fā)明，實(shí)現(xiàn)了對(duì)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集頻率、范圍和分辨率的動(dòng)態(tài)調(diào)整，這些調(diào)整基于由arima模型提供的預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)時(shí)環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，這種靈活的數(shù)據(jù)采集策略不僅確保了數(shù)據(jù)采集過程的高效性和經(jīng)濟(jì)性，還提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量和相關(guān)性，特別是在快速變化的環(huán)境條件下，通過自動(dòng)調(diào)整采集參數(shù)，系統(tǒng)能夠更有效地應(yīng)對(duì)突發(fā)地理事件和季節(jié)性變化，確保所收集數(shù)據(jù)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。