[發(fā)明專利]基于時間序列關(guān)聯(lián)與聚類分析的水質(zhì)污染物變化監(jiān)測系統(tǒng)

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• 申請日: 2018-09-19
• 公開（公告）號: CN110929743A
• 公開（公告）日: 2020-03-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張鵬飛
• 申請（專利權(quán)）人: 上海儀電（集團）有限公司中央研究院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G01N33/18
• 代理公司: 上海科盛知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225
• 代理人: 翁惠瑜

本發(fā)明涉及一種基于時間序列關(guān)聯(lián)與聚類分析的水質(zhì)污染物變化監(jiān)測系統(tǒng)，包括：實時河道水質(zhì)檢測裝置，用于采集多維度的實時河道水質(zhì)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置，用于對所述實時河道水質(zhì)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；歷史時間序列獲取裝置，用于保存經(jīng)預(yù)處理的實時河道水質(zhì)數(shù)據(jù)，形成每一測量對象的歷史時間序列，并獲取每一測量對象的動態(tài)合理閾值；污染物變化測量裝置，用于根據(jù)多個檢測站點的所述歷史時間序列，聚類獲得主要污染變化情況。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有自動化程度高、實時性好、效率高等優(yōu)點。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及河道水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于時間序列關(guān)聯(lián)與聚類分析的水質(zhì)污染物變化監(jiān)測系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

隨著在我國地表水資源短缺等問題日益突出的今天，“河長制”成為促進水資源可持續(xù)利用和推動社會經(jīng)濟發(fā)展與水環(huán)境承載能力相協(xié)調(diào)的有力制度。河道水質(zhì)檢測是監(jiān)視和測定水體中污染物的種類、各類污染物的濃度及變化趨勢，評價水質(zhì)狀況的過程。在河道水質(zhì)檢測體系中，在不同流域、不同河段的檢測數(shù)據(jù)則成為了河長制管理體系的重要信息來源和決策支撐，然而當(dāng)前的河道水質(zhì)檢測原始數(shù)據(jù)具有項目多、專業(yè)度高、難關(guān)聯(lián)等特點，需要對數(shù)據(jù)進行進一步的挖掘和關(guān)聯(lián)分析，得到更加方便河長制管理和決策的分析結(jié)果。

特別的，在河長制的河道水質(zhì)檢測與污染情況分析中，河道的主要污染物的測定、變化跟蹤是一個非常重要的參考指標(biāo)，然而傳統(tǒng)的水質(zhì)檢測方法，對于主要污染物的分析非常復(fù)雜且耗時較多，難以全自動、實時、實地的進行獲取。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種基于時間序列關(guān)聯(lián)與聚類分析的水質(zhì)污染物變化監(jiān)測系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：

一種基于時間序列關(guān)聯(lián)與聚類分析的水質(zhì)污染物變化監(jiān)測系統(tǒng)，包括：

實時河道水質(zhì)檢測裝置，用于采集多維度的實時河道水質(zhì)數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置，用于對所述實時河道水質(zhì)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

歷史時間序列獲取裝置，用于保存經(jīng)預(yù)處理的實時河道水質(zhì)數(shù)據(jù)，形成每一測量對象的歷史時間序列，并獲取每一測量對象的動態(tài)合理閾值；

污染物變化測量裝置，用于根據(jù)多個檢測站點的所述歷史時間序列，聚類獲得主要污染變化情況。

進一步地，所述實時河道水質(zhì)數(shù)據(jù)包括化學(xué)需氧量、磷、氨氮、氧化還原電位、溶氧量、電導(dǎo)率和/或濁度。

進一步地，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置包括：

缺失值檢查單元，用于對接收的數(shù)據(jù)進行漏傳缺項檢測并補全；

異常值處理單元，用于剔除數(shù)據(jù)中超出所述動態(tài)合理閾值范圍的錯誤數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)合并單元，用于將所有數(shù)據(jù)進行合并處理。

進一步地，所述歷史時間序列獲取裝置包括：

序列統(tǒng)計模塊，用于對歷史時間序列中單一測量對象的時間序列進行平穩(wěn)性和周期性統(tǒng)計。

進一步地，所述污染物變化測量裝置包括：

污染物類型識別模塊，用于根據(jù)所述歷史時間序列利用KMeans聚類算法獲取不同時間的污染類型。

進一步地，利用KMeans聚類算法獲取污染類型的具體過程包括以下步驟：

1)獲取聚類類別及數(shù)量；

2)對數(shù)據(jù)進聚類，并對離群點進行判定和清除；

3)根據(jù)少量樣本數(shù)據(jù)特征均值調(diào)整各類別的聚類中心；

4)計算全樣本數(shù)據(jù)與步驟3)獲得的各聚類中心的距離，將其劃分至最近類別中；