[发明专利]水质的预测方法、装置、系统及计算机可读存储介质在审
申请号: | 202011557535.0 | 申请日: | 2020-12-24 |
公开(公告)号: | CN112686291A | 公开(公告)日: | 2021-04-20 |
发明(设计)人: | 王润沛;白光;赵正崇 | 申请(专利权)人: | 深圳力维智联技术有限公司;南京中兴力维软件有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N20/00;G01N33/18 |
代理公司: | 深圳市恒程创新知识产权代理有限公司 44542 | 代理人: | 刘冰 |
地址: | 518057 广东省深圳市南*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 水质 预测 方法 装置 系统 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种水质的预测方法,其特征在于,所述水质的预测方法包括以下步骤:
监控待预测水质的水质数据,并对所述水质数据进行数据处理,得到所述待预测水质对应的待分析水质数据;
对所述待分析水质数据进行成分分析,得到对应的降维数据,并对所述降维数据行假设检验,确定所述待预测水质的检验结果;
基于所述检验结果对所述待分析水质数据进行时间序列预测,以确定所述待预测水质的预测结果。
2.如权利要求1所述的水质的预测方法,其特征在于,所述基于所述检验结果对所述待分析水质数据进行时间序列预测,以确定所述待预测水质的预测结果的步骤包括:
若确定所述检验结果为水质异常,则通过时间序列清洗补全所述待分析水质数据中时间序列的缺失数据,并去除时间序列中的异常数据;
将时间序列清洗后的待分析水质数据进行时间序列重采样,得到时间序列重采样后的待分析水质数据;
将时间序列重采样后的待分析水质数据进行时间序列预测,确定预设时长后所述待预测水质的预测结果。
3.如权利要求1所述的水质的预测方法,其特征在于,所述对所述待分析水质数据进行成分分析,得到对应的降维数据的步骤包括:
对所述待分析水质数据进行主成分分析,得到所述待分析水质数据中各个参数数据的成分数值;
检测各个参数数据的成分数值是否在其对应的预设阈值范围之内,将成分数值在其对应的预设阈值范围之内的参数数据确定为对应的降维数据。
4.如权利要求3所述的水质的预测方法,其特征在于,所述对所述降维数据行假设检验,确定所述待预测水质的检验结果的步骤包括:
通过假设检验确定所述降维数据中各个参数数据的极限数值,并将所述降维数据中各个参数数据的成分数值与其对应的极限数值进行数值对比;
若确定所述降维数据中至少存在一个参数数据的成分数值大于或者等于其对应的极限数值,则确定所述待预测水质的检验结果为水质异常;
若确定所述降维数据中参数数据的成分数值都小于其对应的极限数值,则确定所述待预测水质的检验结果为水质正常。
5.如权利要求1所述的水质的预测方法,其特征在于,所述对所述水质数据进行数据处理,得到所述待预测水质对应的待分析水质数据的步骤包括:
对所述水质数据进行数据预处理,得到数据预处理后的水质数据;
将数据预处理后的水质数据进行标准分数处理和归一化处理,得到所述待预测水质对应的待分析水质数据。
6.如权利要求5所述的水质的预测方法,其特征在于,所述对所述水质数据进行数据预处理,得到数据预处理后的水质数据的步骤包括:
去除所述水质数据中的离群数据,并将预设数据替换所述水质数据中的缺失数据,得到数据预处理后的水质数据。
7.如权利要求1至6任一项所述的水质的预测方法,其特征在于,所述将时间序列清洗后的待分析水质数据进行时间序列重采样,得到时间序列重采样后的待分析水质数据的步骤之后,还包括:
将所述时间序列重采样后的待分析水质数据中参数数据的数据指标与时间分布进行复合对比,确定待预测水质的调整方法。
8.一种水质的预测装置,其特征在于,所述水质的预测装置包括:
监控模块,用于监控待预测水质的水质数据;
处理模块,用于对所述水质数据进行数据处理,得到所述待预测水质对应的待分析水质数据;
所述处理模块还用于对所述待分析水质数据进行成分分析,得到对应的降维数据,并对所述降维数据行假设检验,确定所述待预测水质的检验结果;
预测模块,用于基于所述检验结果对所述待分析水质数据进行时间序列预测,以确定所述待预测水质的预测结果。
9.一种水质的预测系统,其特征在于,所述水质的预测系统包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的水质的预测程序,所述水质的预测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的水质的预测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有水质的预测程序,所述水质的预测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的水质的预测方法的步骤。
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