[發明專利]一種基于大數據和人工智能水質預測的設備控制方法

在審

• 申請號: 201910532456.5
• 申請日: 2019-06-19
• 公開（公告）號: CN110308705A
• 公開（公告）日: 2019-10-08
• 發明（設計）人: 祝亞鋒
• 申請（專利權）人: 上海華高匯元工程服務有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418;C02F1/00;C02F3/12;G06F16/215;G06F16/25
• 代理公司: 上海泰能知識產權代理事務所 31233
• 代理人: 宋纓;錢文斌

1.一種基于大數據和人工智能水質預測的設備控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)對歷史數據進行預處理；

(2)將預處理后的歷史數據采用隨機森林分類算法進行訓練得到隨機森林；

(3)將測試樣品放入訓練后的隨機森林進行分類得到預測結果；

(4)根據預測結果對各個設備進行控制。

2.根據權利要求1所述的基于大數據和人工智能水質預測的設備控制方法，其特征在于，所述步驟(1)中的對歷史數據進行預處理包括：數據清洗、數據抽取、數據合并、數據分組和數據標準化。

3.根據權利要求2所述的基于大數據和人工智能水質預測的設備控制方法，其特征在于，所述數據清洗具體為：將歷史數據中多余重復的數據進行篩選清除，將缺失的數據進行補充完整，將錯誤的數據進行糾正或刪除。

4.根據權利要求2所述的基于大數據和人工智能水質預測的設備控制方法，其特征在于，所述數據抽取具體為：抽取原數據表中字段和記錄的部分信息，形成一個新字段和新記錄。

5.根據權利要求2所述的基于大數據和人工智能水質預測的設備控制方法，其特征在于，所述數據合并具體為，將數據表中某幾個字段的信息或不同的記錄數據組合成一個新字段和新記錄數據，具體包括字段合并和記錄合并，所述字段合并是將某幾個字段合并為一個新字段；所述記錄合并是將具有共同的數據字段、結構，不同的數據表記錄信息合并到一個新的數據表中。

6.根據權利要求2所述的基于大數據和人工智能水質預測的設備控制方法，其特征在于，所述數據分組具體為：根據分析的目的將數值型數據進行等距或非等距分組。

7.根據權利要求2所述的基于大數據和人工智能水質預測的設備控制方法，其特征在于，所述數據標準化具體為：將數據按比例縮放使之落在一個特定區間。

8.根據權利要求1所述的基于大數據和人工智能水質預測的設備控制方法，其特征在于，所述步驟(2)中隨機森林分類算法具體為：從設備和水質數據樣本集中有放回地重復隨機抽取k個樣本生成新的訓練樣本集合，然后根據自助樣本集生成k個分類樹組成隨機森林，新數據的分類結果按分類樹投票多少形成的分數而定。

9.根據權利要求8所述的基于大數據和人工智能水質預測的設備控制方法，其特征在于，根據自助樣本集生成k個分類樹組成隨機森林具體為：將k個決策樹合并在一起，每棵樹的建立依賴于一個獨立抽取的樣品，森林中的每棵樹具有相同的分布，分類誤差取決于每一棵樹的分類能力和它們之間的相關性；采用隨機的方法去分裂每一個節點，然后比較不同情況下產生的誤差，根據檢測到的內在估計誤差、分類能力和相關性決定選擇特征的數目。