室內(nèi)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)研究通過分析海量室內(nèi)空氣環(huán)境質(zhì)量的歷史數(shù)據(jù)，探究室內(nèi)空氣環(huán)境質(zhì)量狀況及變化趨勢對未來一段時間內(nèi)的室內(nèi)空氣環(huán)境質(zhì)量的影響，這是大數(shù)據(jù)技術的天生“能力”，也是環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的研究思路，不必布置更多的監(jiān)測點就可以對未來一段時間實施室內(nèi)環(huán)境監(jiān)測。

室內(nèi)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)是基于貝葉斯分類實現(xiàn)的，它首先對獲取的大量空氣環(huán)境質(zhì)量及其變化樣本進行訓練，得到各種空氣環(huán)境質(zhì)量狀況下，下一時間段（通常為1天）空氣環(huán)境質(zhì)量好和空氣環(huán)境質(zhì)量差的先驗概率和條件概率；然后利用貝葉斯分類進行決策。這樣就可以得到根據(jù)歷史環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)預測的未來一段時間的空氣環(huán)境質(zhì)量。這里需要注意的是，要預測某地的室內(nèi)空氣環(huán)境質(zhì)量狀況，一定選擇該地區(qū)的歷史數(shù)據(jù)。鑒于室內(nèi)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)需要分析的空氣環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)量比較大，引入Hadoop分布式數(shù)據(jù)處理框架，即先把海量空氣環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)上傳的HDFS文件系統(tǒng)中，然后利用MapReduce框架對數(shù)據(jù)快速分析并匯總決策結(jié)果。