[发明专利]污水排放指标分析方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种污水排放指标分析方法，其特征在于，所述方法包括：

采集预设时间段的污水数据，对所述污水数据进行数据清洗，得到标准污水数据，并对所述标准污水数据进行噪音消除，得到目标污水数据；

对所述目标污水数据进行时间序列分量，得到多个分量污水数据；

利用多个预训练好的数据分析模型检测所述多个分量污水数据的污水排放指标，得到每个分量污水数据的污水排放指标，其中，所述数据分析模型与所述分量污水数据存在一一对应关系；

将每个所述分量污水数据的污水排放指标进行合并，得到所述污水数据的最终污水排放指标。

2.如权利要求1所述的污水排放指标分析方法，其特征在于，所述对所述污水数据进行数据清洗，得到标准污水数据，包括：

删除所述污水数据中的异常数据，得到初始污水数据，检测所述初始污水数据是否存在数据缺失值；

若所述初始污水数据不存在数据缺失值，则将所述初始污水数据作为标准污水数据；

若所述初始污水数据存在数据缺失值，则对所述数据缺失值进行数据填充，得到标准污水数据。

3.如权利要求2所述的污水排放指标分析方法，其特征在于，所述对所述数据缺失值进行填充，包括：

获取待填充数据的缺失位置，在所述缺失位置预设的填充参数，并计算所述填充参数的缺失值概率；

根据所述缺失位置、填充参数以及缺失值概率，生成所述待填充数据的数据缺失值。

4.如权利要求1所述的污水排放指标分析方法，其特征在于，所述对所述标准污水数据进行噪音消除，得到目标污水数据，包括：

获取所述标准污水数据的数据字段，根据所述数据字段，识别所述标准污水数据的数据属性；

将相同数据属性的标准污水数据进行聚类，得到多个聚类中心点；

计算每个所述聚类中心点的均值污水数据，将所述均值污水数据进行汇总，得到目标污水数据。

5.如权利要求1至4中任意一项所述的污水排放指标分析方法，其特征在于，所述对所述目标污水数据进行时间序列分量，得到多个分量污水数据，包括：

获取所述目标污水数据的在所述预设时间段的采集时间点，根据所述采集时间点，构建所述目标污水数据的数据时间序列曲线；

识别所述数据时间序列曲线中目标污水数据的极大值点和极小值点，根据所述极大值点和所述极小值点，采用样条差值函数分别拟合所述数据时间序列曲线，得到极大值时间序列曲线和极小值时间序列曲线；

根据所述极大值时间序列曲线和极小值时间序列曲线，从所述数据时间序列曲线选取相同幅值点的目标污水数据，得到多个分量污水数据。

6.如权利要求5所述的污水排放指标分析方法，其特征在于，所述根据所述极大值时间序列曲线和极小值时间序列曲线，从所述数据时间序列曲线选取相同幅值点的目标污水数据，得到多个分量污水数据，包括：

计算所述极大值时间序列曲线和极小值时间序列曲线的均值时间序列曲线；

计算所述数据时间序列曲线与所述均值时间序列曲线的差值序列曲线；

将所述差值序列曲线中具有相同幅值点的目标污水数据作为分量污水数据，得到多个分量污水数据。

7.如权利要求1所述的污水排放指标分析方法，其特征在于，所述利用多个预训练好的数据分析模型检测所述多个分量污水数据的污水排放指标之前，还包括：

获取所述分量污水数据的历史数据及对应的真实污水排放指标；

利用预构建数据分析模型中的输入门计算所述历史数据的状态值；

利用所述预构建数据分析模型中的遗忘门计算所述历史数据的激活值；

根据所述状态值和激活值计算所述历史数据的状态更新值；

利用所述预构建数据分析模型中的输出门计算所述状态更新值的污水排放序列，得到所述历史数据的预测污水排放指标；

计算所述预测污水排放指标与所述真实污水排放指标的损失值；

若所述损失值大于预设阈值时，调整所述预构建数据分析模型的参数，并返回所述利用预构建数据分析模型中的输入门计算所述历史数据的状态值的步骤；

若所述损失值不大于预设阈值时，得到训练好的数据分析模型。