[发明专利]地铁车站环境参数监测方法及装置

说明书

本发明公开了一种地铁车站环境参数监测方法及装置，其中方法包括：获得上一时刻的地铁车站环境参数值和下一时刻的车站外部环境参数值；将所述上一时刻的地铁车站环境参数值和下一时刻的车站外部环境参数值输入训练好的LSTM神经网络模型，得到网络输出结果值，所述LSTM神经网络模型根据历史上一时刻的地铁车站环境参数值和历史下一时刻的车站外部环境参数值进行训练；根据所述网络输出结果值，确定下一时刻的地铁车站环境参数值的正态分布；根据所述下一时刻的地铁车站环境参数值的正态分布，进行地铁车站环境参数监测。本发明可以有效监测地铁车站环境参数，在保证监测效率的同时提高监测准确率。

技术领域

本发明涉及环境监测技术领域，尤其涉及地铁车站环境参数监测方法及装置。

背景技术

在城市地区，地铁是解决交通拥堵问题的最有效的公共交通方式之一，同时，乘客数量随着地铁的发展不断增加。目前大城市地铁在早晚高峰时运营负荷量大，造成部分早期建设的地铁车站气体环境质量下降，污染物在站内沉淀，对旅客健康造成不良影响。因此，有必要对地铁车站环境参数进行监测。

现有的地铁车站环境参数监测方法存在监测效率低，准确率低等问题，无法准确高效监测地铁车站环境。

发明内容

本发明实施例提供一种地铁车站环境参数监测方法，用以监测地铁车站环境参数，在保证监测效率的同时提高监测准确率，该方法包括：

获得上一时刻的地铁车站环境参数值和下一时刻的车站外部环境参数值；

将所述上一时刻的地铁车站环境参数值和下一时刻的车站外部环境参数值输入训练好的LSTM神经网络模型，得到网络输出结果值，所述LSTM神经网络模型根据历史上一时刻的地铁车站环境参数值和历史下一时刻的车站外部环境参数值进行训练；

根据所述网络输出结果值，确定下一时刻的地铁车站环境参数值的正态分布；

根据所述下一时刻的地铁车站环境参数值的正态分布，进行地铁车站环境参数监测。

实施例中，获得上一时刻的地铁车站环境参数值和下一时刻的车站外部环境参数值之后，按如下方式对所述车站外部环境参数值进行筛选：利用皮尔森相关系数算法对车站外部环境参数值进行贡献度分析；根据贡献度分析结果，对下一时刻的车站外部环境参数值进行筛选；

将所述上一时刻的地铁车站环境参数值和下一时刻的车站外部环境参数值输入训练好的LSTM神经网络模型，得到网络输出结果值，包括：将所述上一时刻的地铁车站环境参数值和筛选出的下一时刻的车站外部环境参数值输入训练好的LSTM神经网络模型，得到网络输出结果值。

本发明实施例提供一种地铁车站环境参数监测装置，用以监测地铁车站环境参数，在保证监测效率的同时提高监测准确率，该装置包括：

参数值获得模块，用于获得上一时刻的地铁车站环境参数值和下一时刻的车站外部环境参数值；

结果值确定模块，用于将所述上一时刻的地铁车站环境参数值和下一时刻的车站外部环境参数值输入训练好的LSTM神经网络模型，得到网络输出结果值，所述LSTM神经网络模型根据历史上一时刻的地铁车站环境参数值和历史下一时刻的车站外部环境参数值进行训练；

正态分布确定模块，用于根据所述网络输出结果值，确定下一时刻的地铁车站环境参数值的正态分布；

监测模块，用于根据所述下一时刻的地铁车站环境参数值的正态分布，进行地铁车站环境参数监测。

实施例中，地铁车站环境参数监测装置，还包括：

参数值筛选模块，用于获得上一时刻的地铁车站环境参数值和下一时刻的车站外部环境参数值之后，按如下方式对所述车站外部环境参数值进行筛选：利用皮尔森相关系数算法对车站外部环境参数值进行贡献度分析；根据贡献度分析结果，对下一时刻的车站外部环境参数值进行筛选；