一种用于垃圾厢房的智慧预警方法及系统与流程

本发明涉及数据处理。更具体地，本发明涉及一种用于垃圾厢房的智慧预警方法及系统。

背景技术：

1、垃圾厢房作为现代城市生活中不可或缺的基础设施，承担着分类收集生活垃圾的重任，对于提升居民生活质量、维护城市环境卫生及促进资源循环利用具有重要意义。然而，传统垃圾厢房在实际运营中面临着一系列挑战，特别是垃圾满溢和异味扩散问题，这些问题不仅影响了周边居民的生活质量，还可能对公共健康构成威胁。因此，引入智慧预警系统成为解决这些问题的有效途径。

2、目前，现有技术如公开号为cn112250481a的专利申请文件公开了餐厨垃圾厌氧消化智能监控和安全预警系统和方法，该餐厨垃圾厌氧消化智能监控和安全预警系统包括：餐厨垃圾厌氧消化反应器，用于对餐厨垃圾进行消化处理；智能监控子系统，用于对餐厨垃圾厌氧消化反应器工作过程中的参数进行检测，并根据参数计算得到稳定化指数；安全预警子系统，用于设置报警阈值，当稳定化指数达到报警阈值时输出报警信号。该专利申请文件通过对消化参数的综合计算，得到稳定化指数以智能判定消化系统的运行稳定性，当稳定化指数达到预警阈值时发出预警指令，从而保证了餐厨垃圾厌氧消化的稳定运行，提高厌氧消化反应系统预警的精确度和及时性，从而提升系统的运行稳定性。

3、但是，由于外界因素的干扰导致检测存在一定程度的故障或误差，导致错误的稳定化指数计算，从而使得预警准确性下降。

技术实现思路

1、为解决上述预警准确性下降的技术问题，本发明在如下的多个方面中提供方案。

2、在第一方面中，一种用于垃圾厢房的智慧预警方法，包括：

3、获取归一化的历史周期内各采样点对应的垃圾厢房的环境参数，所述环境参数包括温度、气体浓度和垃圾容量；将归一化的历史周期垃圾厢房的环境参数输入训练好的模型，输出预设的预测周期对应的环境参数预测值；对所述环境参数预测值进行异常检测，所述异常检测的过程包括：

4、计算所述预测周期各采样点的各环境参数预测值的lof得分权重，并加权平均得到对应采样点的所有环境参数预测值的加权lof得分，当采样点的加权lof得分大于预设的异常阈值时，触发预警机制；

5、所述lof得分权重为：；式中，为预测周期第个采样点对应的环境参数预测值的lof得分权重，为预测周期第个采样点对应的环境参数预测值的异常检测指标，为历史周期的预警虚警率，为历史周期的预警漏报率。

6、本发明首先通过一个预测模型提供未来一段时间内垃圾厢房的环境参数的预测值，但这些预测值包含有一定程度上的不确定性，因此在预测的基础上又进行了异常检测，综合考虑预测过程中预警虚警率和预警漏报率，计算lof得分并进行加权，从而调整异常检测的灵敏度，减少误报和漏报，提高预警的准确性。

7、优选地，所述模型为arima模型。

8、优选地，所述异常检测指标的获取过程包括：

9、获取历史周期内预警总数以及正确预警总数，将正确预警总数与预警总数的比值作为预警准确率；

10、将预警准确率与预警虚警率和预警漏报率的乘积的比值作为所述异常检测指标。

11、在预测周期内，每个采样点的环境参数预测值都会计算其lof得分，通过综合考虑预警准确率、虚警率和漏报率等多个因素，计算出一个异常检测指标，作为设定预警阈值的重要依据，以确保预警系统在实际应用中既能准确识别异常情况，又能减少误报和漏报。

12、优选地，所述异常检测指标的获取过程还包括对异常检测指标进行校准，校准的步骤为：

13、计算预测周期各采样点对应的环境参数预测值的预测准确性，将所述预测准确性与所述异常检测指标相乘并归一化得到对应采样点对应的环境参数预测值校准后的异常检测指标。

14、校准后的异常检测指标能够更准确地反映各采样点环境参数预测值的真实异常程度，从而提高异常检测的准确性。

15、优选地，所述预测准确性的计算过程包括：

16、在所述历史周期内收集最近周期的环境参数的实际值，计算最近周期任一采样点对应的环境参数的实际值与预测值之间的绝对差；

17、计算历史周期整体的所有采样点对应的环境参数的实际值与预测值之间的平均绝对差；

18、将所述平均绝对差与所述绝对差的比值作为所述预测准确性。

19、根据预测准确性的计算结果，可以发现模型在不同采样点或不同时间段的表现差异。有助于识别模型的不足之处，并针对性地调整模型参数，以提高预测准确性。

20、优选地，所述异常检测指标的获取过程包括：

21、获取历史周期内预警总数和实际异常总数，实际异常总数包括正确预警总数、虚警总数和漏报总数；

22、将正确预警总数与预警总数的比值作为精确率，将正确预警总数与实际异常总数的比值作为召回率；

23、将精确率与召回率的乘积和精确率与召回率之和作为异常检测指标。

24、优选地，所述预测准确性的计算过程包括：

25、在所述历史周期内，对于各采样点，计算对应环境参数的预测值与实际值之间的误差百分比；

26、计算所有采样点的误差百分比的平均值，将所述误差百分比的平均值作为所述预测准确性。

27、通过计算误差百分比，可以更直观地表达预测值偏离实际值的程度。

28、第二方面，一种用于垃圾厢房的智慧预警系统，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现上述的用于垃圾厢房的智慧预警方法。

29、本发明的有益效果是：

30、本发明首先通过一个预测模型提供未来一段时间内垃圾厢房的环境参数的预测值，但这些预测值包含有一定程度上的不确定性，因此在预测的基础上加入异常检测机制，综合考虑预测过程中预警虚警率和预警漏报率，计算lof得分并进行加权，从而调整异常检测的灵敏度，减少误报和漏报，提高预警的准确性。

31、本发明的预测模型和异常检测机制共同构成了一个高效、可靠的垃圾厢房预警系统，为垃圾厢房的安全运行提供了有力保障。

1.一种用于垃圾厢房的智慧预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种用于垃圾厢房的智慧预警方法，其特征在于，所述模型为arima模型。

3.根据权利要求1所述的一种用于垃圾厢房的智慧预警方法，其特征在于，所述异常检测指标的获取过程包括：

4.根据权利要求3所述的一种用于垃圾厢房的智慧预警方法，其特征在于，所述异常检测指标的获取过程还包括对异常检测指标进行校准，校准的步骤为：

5.根据权利要求4所述的一种用于垃圾厢房的智慧预警方法，其特征在于，所述预测准确性的计算过程包括：

6.根据权利要求1所述的一种用于垃圾厢房的智慧预警方法，其特征在于，所述异常检测指标的获取过程包括：

7.根据权利要求4所述的一种用于垃圾厢房的智慧预警方法，其特征在于，所述预测准确性的计算过程包括：

8.一种用于垃圾厢房的智慧预警系统，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1-7任一项所述的用于垃圾厢房的智慧预警方法。