22.2.1　海洋环保大数据统计分析

22.2.1　海洋环保大数据统计分析

为了实现对环保大数据挖掘和监测诊断，首先构建环保大数据的统计特征分析模型，环保大数据可以看作是一组非线性分布序列，采用无线传感器网络设备进行环保数据的原始采样，采集的环保数据主要有空气、水质以及重金属成分等影响环境污染的数据，采用多变量的统计特征序列分析方法分析环保大数据的走势，进行环保大数据的关联特征提取，采用一个多元统计特征方程描述环保大数据的分布式状态模型描述为：

其中，0≤p（ai）≤1（i=0，1，2，…，m）且p（ai）=1，表示环保大数据的自回归统计特征参量，对实际监测的环保大数据进行自相关匹配，得到统计特征信息aii的主分量a和协方差矩阵，在环保大数据分布的特征空间中，采用离散解析化处理，得到环保大数据分布的高维累积特征量计算为：

定义1环保大数据统计特征量为一个二阶齐次线性模型，在频域空间内进行相空间重组，构建环保大数据分布的随机分析模型，环保大数据采样序列x的有限数据集bij［pj（t）］的表达形式为：

(https://www.daowen.com)

式中　xn——环保大数据信息统计的元素；

d——环保大数据的采样统计时滞项，D=2d；

x——表示环保大数据的监测主成分因子，〈x（n）〉代表对x（n）取均值：

根据环保大数据的统计分析结果，进行大数据挖掘和信息融合处理，提高环保大数据的自适应监测和诊断分析能力。