22.2　海事数据分析算法

海洋监测是对采集的海洋相关数据进行统计分析的过程，采用各种传感器设备进行环保数据采集和挖掘，采集的数据主要有水污染数据、空气污染数据，以及重金属污染数据等，这些监测数据为一组非线性统计相关的大数据信息组，需要对环保大数据进行有效挖掘和特征分析，建立环保数据监测的统计自相似回归模型，结合数据聚类和特征挖掘方法，实现海洋环保大数据信息采集和聚类分析。环保大数据的监测的准确度受到的约束因素较多，比如污染信息采集设备的原因以及人为原因等，受到各种环境和人为因素的影响，导致环保数据采集和分析的准确性不高，环保监测的有效性不好。对此，需要进行海洋环保大数据的优化挖掘和信息融合处理，结合多变量和多参量的统计自相关分析模型，进行环境监测和环保智能诊断，研究基于海洋环保大数据的监测与智能诊断方法，在促进环境保护方面具有重要意义。(https://www.daowen.com)

对环保大数据的监测方法主要有统计学分析方法、时频分析方法，以及小波分析方法等，结合子空间特征重构和高维相空间重组，实现对环保大数据的信息关联特征提取和融合挖掘，提高环保大数据的信息呈现和表达能力，但传统的环保大数据挖掘方法存在计算开销过大和统计特征提取精度不高的问题，导致环保监测的时效性不好。针对上述问题，本节使用一种基于环保大数据关联特征挖掘的环境保护智能监测与诊断技术，构建环境监测的约束参量模型，以空气监测数据、空间污染排放量以及水资源监测数据为原始统计数据，进行大数据分析，实现环保大数据聚类分析，实现环保监测和诊断。最后进行仿真实验。