[發明專利]水質的預測方法、裝置、系統及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011557535.0
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN112686291A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 王潤沛;白光;趙正崇
• 申請（專利權）人: 深圳力維智聯技術有限公司;南京中興力維軟件有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N20/00;G01N33/18
• 代理公司: 深圳市恒程創新知識產權代理有限公司 44542
• 代理人: 劉冰

本申請公開了一種水質的預測方法、裝置、系統及計算機可讀存儲介質，該方法的步驟包括：監控待預測水質的水質數據，并對水質數據進行數據處理，得到待預測水質對應的待分析水質數據；對待分析水質數據進行成分分析，得到對應的降維數據，并對降維數據行假設檢驗，確定待預測水質的檢驗結果；基于檢驗結果對待分析水質數據進行時間序列預測，以確定待預測水質的預測結果。本申請通過數據處理、成分分析、假設檢驗和時間序列預測的機器學習方法處理非線性的水質數據，挖掘不同水質數據之間的相關性，不需要通過人工方式對水質數據進行處理，從而避免了人工方式處理非線性水質數據的困難，提高了污水水質預測的準確性。

技術領域

本申請涉及機器學習和污水處理技術領域，尤其涉及一種水質的預測方法、裝置、系統及計算機可讀存儲介質。

背景技術

目前污水處理主要分為工業污水處理和民用水處理，其中污水水質的處理關系著居民的生產健康。在處理污水水質過程中，檢測水質情況，并對其進行異常檢測是一個重要環節。

污水水質預測屬于污水處理過程中異常檢測部分，傳統的檢測方法是基本依賴于運營人員的經驗，通過人工方式設計或者提取污水水質的水質數據特征，從而實現污水水質的處理。然而，人工方式對歷史數據的運用程度非常低，導致在處理污水過程中效率十分低。再者，污水處理廠運行數據的數據量十分龐大，且不同數據之間非線性相關，單一數據時間自相關，長期出于動態變化之中，人工方式處理往往不能將數據進行利用，從而難以預測污水水質變化，無法對即將突發的水質問題進行預警、及時處理。

發明內容

本申請的主要目的在于提供一種水質的預測方法、裝置、系統及計算機可讀存儲介質，旨在提高污水水質預測的準確性。

為實現上述目的，本申請實施例提供一種水質的預測方法，所述水質的預測方法包括：

監控待預測水質的水質數據，并對所述水質數據進行數據處理，得到所述待預測水質對應的待分析水質數據；

對所述待分析水質數據進行成分分析，得到對應的降維數據，并對所述降維數據行假設檢驗，確定所述待預測水質的檢驗結果；

基于所述檢驗結果對所述待分析水質數據進行時間序列預測，以確定所述待預測水質的預測結果。

可選地，所述基于所述檢驗結果對所述待分析水質數據進行時間序列預測，以確定所述待預測水質的預測結果的步驟包括：

若確定所述檢驗結果為水質異常，則通過時間序列清洗補全所述待分析水質數據中時間序列的缺失數據，并去除時間序列中的異常數據；

將時間序列清洗后的待分析水質數據進行時間序列重采樣，得到時間序列重采樣后的待分析水質數據；

將時間序列重采樣后的待分析水質數據進行時間序列預測，確定預設時長后所述待預測水質的預測結果。

可選地，所述對所述待分析水質數據進行成分分析，得到對應的降維數據的步驟包括：

對所述待分析水質數據進行主成分分析，得到所述待分析水質數據中各個參數數據的成分數值；

檢測各個參數數據的成分數值是否在其對應的預設閾值范圍之內，將成分數值在其對應的預設閾值范圍之內的參數數據確定為對應的降維數據。

可選地，所述對所述降維數據行假設檢驗，確定所述待預測水質的檢驗結果的步驟包括：

通過假設檢驗確定所述降維數據中各個參數數據的極限數值，并將所述降維數據中各個參數數據的成分數值與其對應的極限數值進行數值對比；

若確定所述降維數據中至少存在一個參數數據的成分數值大于或者等于其對應的極限數值，則確定所述待預測水質的檢驗結果為水質異常；