[發(fā)明專利]一種醫(yī)療廢水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)控方法、裝置及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011203309.2
• 申請(qǐng)日: 2020-11-02
• 公開（公告）號(hào): CN112288021B
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱斌;龍力輝;張浩彬;薛麗丹;姚曉春;毛楊輝;霍健淳;黃健輝;陳文輝;湯達(dá)宏
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東柯內(nèi)特環(huán)境科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01N33/18
• 代理公司: 廣州科粵專利商標(biāo)代理有限公司 44001
• 代理人: 譚健洪;莫瑤江

1.一種醫(yī)療廢水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)控方法，其特征在于，包括：

采集醫(yī)療廢水處理全過程的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；

對(duì)采集得到的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別，得到不同的數(shù)據(jù)類型；

根據(jù)所識(shí)別得到的數(shù)據(jù)類型匹配對(duì)應(yīng)的異常檢測(cè)算法及參數(shù)，得到異常點(diǎn)數(shù)據(jù)；

所述對(duì)采集得到的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別，得到不同的數(shù)據(jù)類型包括：

對(duì)所采集得到的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)運(yùn)用快速傅里葉變換，將不同采集數(shù)據(jù)信號(hào)從時(shí)間域變換為頻域形式，并根據(jù)數(shù)據(jù)變換后的頻譜圖中獲取頻率的能量分布情況，以確認(rèn)采集數(shù)據(jù)是否具有周期性，并由采集數(shù)N/頻率得到數(shù)據(jù)序列的周期，即識(shí)別為周期性數(shù)據(jù)；

對(duì)于非周期性數(shù)據(jù)，通過時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的單位根檢驗(yàn)，若數(shù)據(jù)序列通過檢驗(yàn)即識(shí)別為非周期平穩(wěn)性數(shù)據(jù)，未通過檢驗(yàn)，即識(shí)別為非周期無規(guī)律性波動(dòng)數(shù)據(jù)；

對(duì)于周期性數(shù)據(jù)采用Prophet-AE-LSTM集成算法對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行異常監(jiān)測(cè)：

運(yùn)用Prophet算法對(duì)于選取的歷史依賴數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)值；

求出Prophet預(yù)測(cè)值與實(shí)際的殘差，以對(duì)預(yù)測(cè)殘差序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)；

如果殘差序列通過白噪聲檢驗(yàn)，表示序列中相關(guān)信息已被提取，用Prophet預(yù)測(cè)值與模型預(yù)測(cè)置信區(qū)間對(duì)比，若Prophet預(yù)測(cè)值超出預(yù)測(cè)置信區(qū)間，預(yù)測(cè)點(diǎn)即為異常數(shù)據(jù)點(diǎn)；

如果殘差序列未通過白噪聲檢驗(yàn)，表示序列中還殘留著相關(guān)信息未被提取，將預(yù)測(cè)殘差提取出來進(jìn)行下一階段的訓(xùn)練，即對(duì)殘差項(xiàng)采用多特征疊加的AE-LSTM算法進(jìn)行預(yù)測(cè)；將AE算法編碼器中學(xué)到的特征與其他相關(guān)采集特征進(jìn)行拼接，進(jìn)而輸入到LSTM模型中進(jìn)行殘差項(xiàng)的序列預(yù)測(cè)；其中，采用AE算法對(duì)原始序列滯后項(xiàng)變量進(jìn)行壓縮，并將壓縮特征與其他采集相關(guān)變量、prophet預(yù)測(cè)值進(jìn)行拼接重新組成新的輸入特征對(duì)仍包含信息的殘差項(xiàng)進(jìn)行訓(xùn)練，得到殘差項(xiàng)的預(yù)測(cè)值；

將Prophet預(yù)測(cè)值與上步得到的殘差預(yù)測(cè)值相加，得到一個(gè)最終預(yù)測(cè)值，如果該預(yù)測(cè)值超過經(jīng)驗(yàn)閾值，即為異常點(diǎn)數(shù)據(jù)。

2.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)療廢水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)控方法，其特征在于，還包括：

將所得到的異常點(diǎn)數(shù)據(jù)推送至目標(biāo)對(duì)象。

3.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)療廢水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)控方法，其特征在于，對(duì)于非周期性平穩(wěn)性數(shù)據(jù)采用孤獨(dú)森林算法對(duì)運(yùn)維中異常數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別：

在構(gòu)造孤獨(dú)森林子樹時(shí)，先通過系統(tǒng)抽樣方法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行抽樣，構(gòu)建子森林，并將其組成基森林異常檢測(cè)器；通過基森林異常檢測(cè)器判斷進(jìn)入滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)的異常情況；根據(jù)歷史待檢測(cè)數(shù)據(jù)量與滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)異常率是否超過閾值，若超過閾值則為異常點(diǎn)數(shù)據(jù)。

4.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)療廢水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)控方法，其特征在于，對(duì)非周期無規(guī)律性波動(dòng)數(shù)據(jù)采用EMD-AE-LSTM算法進(jìn)行異常預(yù)測(cè)：

首先運(yùn)用EMD對(duì)原始序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，得到各個(gè)序列的分量IMF；

在EMD經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解基礎(chǔ)上，對(duì)每個(gè)IMF分量分別構(gòu)建EM-LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)，將AE算法編碼器從序列滯后變量中學(xué)到的特征與其他相關(guān)采集特征進(jìn)行拼接，進(jìn)而輸入到LSTM模型中進(jìn)行序列預(yù)測(cè)；

根據(jù)上步預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值得到的殘差，進(jìn)一步與閾值進(jìn)行對(duì)比的，若超出閾值，即為異常點(diǎn)數(shù)據(jù)。

5.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)療廢水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)控方法，其特征在于，所述Prophet算法的表達(dá)式為：

y(t)＝g(t)+s(t)+h(t)+ε_t

其中g(shù)(t)表示時(shí)間序列中的趨勢(shì)項(xiàng)，s(t)表示時(shí)間序列中的周期項(xiàng)，h(t)代表著節(jié)假日帶來的潛在影響，ε_t代表模型誤差項(xiàng)，用來反應(yīng)未在模型中體現(xiàn)的異常變動(dòng)。

6.一種醫(yī)療廢水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)控裝置，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至5任一所述方法的步驟。

7.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至5任一所述方法的步驟。