[發(fā)明專利]差異化巡河策略的生成方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110737247.1
• 申請日: 2021-06-30
• 公開（公告）號: CN113344130B
• 公開（公告）日: 2022-01-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 杜冬陽;周新民;范明華;周志剛;魏日強(qiáng);林繼賢;鄒浩
• 申請（專利權(quán)）人: 廣州市河涌監(jiān)測中心;廣東龍泉科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 林梅繁

1.差異化巡河策略的生成裝置，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)清洗模塊，用于數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)清洗，包括對巡河問題數(shù)據(jù)進(jìn)行降采樣，使得巡河問題數(shù)據(jù)與水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)具有相同的數(shù)據(jù)粒度，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)對齊；將水質(zhì)等級數(shù)據(jù)作為標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，將巡河路徑生成的緩沖帶內(nèi)的排水戶排水類型情況數(shù)據(jù)與巡河問題數(shù)據(jù)、水質(zhì)等級數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合得到總訓(xùn)練集；對總訓(xùn)練集進(jìn)行樣本過濾，得到清潔樣本集，用于訓(xùn)練和評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型；

數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練模塊，用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，利用數(shù)據(jù)清洗模塊得到的清潔樣本集進(jìn)行訓(xùn)練和評估隨機(jī)森林模型，隨機(jī)森林模型對河湖水質(zhì)等級進(jìn)行預(yù)測，并通過參數(shù)尋優(yōu)選擇最好的隨機(jī)森林模型；利用高斯混合聚類模型對目標(biāo)窗口期內(nèi)的所有河湖進(jìn)行聚類分析，通過標(biāo)簽傳播技術(shù)對訓(xùn)練樣本集進(jìn)行擴(kuò)充，得到擴(kuò)充后的訓(xùn)練集，然后用于訓(xùn)練隨機(jī)森林模型；

模型預(yù)測及其數(shù)據(jù)可視化模塊，通過隨機(jī)森林模型對河湖水質(zhì)進(jìn)行預(yù)測得到相應(yīng)的河湖水質(zhì)等級信息，通過隨機(jī)森林模型得到置換特征重要值并用于評估河湖的河湖巡河排序得分；并對河湖相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化輸出；

決策輔助生成模塊，結(jié)合所有河湖水質(zhì)等級信息和河湖的河湖巡河排序得分，制定相應(yīng)的差異化巡河策略；其中，優(yōu)先級較高的河湖通過以下方法進(jìn)行決策：

河湖水質(zhì)標(biāo)簽為高風(fēng)險等級，包括監(jiān)測得到的、預(yù)測得到的；

特征重要值得分高的一個或多個特征，河湖樣本數(shù)據(jù)信息與之相符，用多個特征重要值的加權(quán)均值作為其河湖巡河排序得分；對目標(biāo)風(fēng)險等級內(nèi)的河湖進(jìn)行排序，排序得分由河湖數(shù)據(jù)樣本與特征重要值的加權(quán)平均計算得出；得分越高的河湖，需要更多治理資源。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的差異化巡河策略的生成裝置，其特征在于，數(shù)據(jù)清洗模塊包括：

數(shù)據(jù)對齊模塊，根據(jù)水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)的采集頻率，計算得到水質(zhì)等級數(shù)據(jù)，并在巡河問題數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)粒度相對較高情況下，將巡河問題數(shù)據(jù)進(jìn)行降采樣，規(guī)整到與水質(zhì)等級數(shù)據(jù)相同的數(shù)據(jù)粒度，使得巡河問題數(shù)據(jù)與水質(zhì)等級數(shù)據(jù)對齊；

數(shù)據(jù)融合模塊，通過數(shù)據(jù)對齊先對河湖的巡河問題數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，然后增加河湖對應(yīng)的排水戶類型數(shù)據(jù)并進(jìn)行對應(yīng)的標(biāo)注；將有水質(zhì)監(jiān)測設(shè)備部署的河湖的水質(zhì)等級作為標(biāo)簽，對樣本進(jìn)行標(biāo)注；通過共有字段，將排水戶排水類型情況數(shù)據(jù)與巡河問題數(shù)據(jù)、水質(zhì)等級數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成總訓(xùn)練集。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的差異化巡河策略的生成裝置，其特征在于，數(shù)據(jù)清洗模塊包括：

標(biāo)簽劃分模塊，基于實(shí)際的巡河需求，將河湖的實(shí)際水質(zhì)等級數(shù)據(jù)編碼成相應(yīng)的三類標(biāo)簽，分別為優(yōu)五類、五類和劣五類。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的差異化巡河策略的生成裝置，其特征在于，數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練模塊中高斯混合聚類采用概率模型來表達(dá)聚類原型，將概率密度函數(shù)記為p(x|μ,Σ)，定義高斯混合分布為：

該分布共由k個混合成分組成，每個混合成分對應(yīng)一個高斯分布；其中μ_i與Σ_i是第i個混合成分的參數(shù)，而α_i0為相應(yīng)混合成分的混合系數(shù)，

假設(shè)樣本的生成過程由高斯混合分布給出：首先，根據(jù)序列α₁，α₂，...，α_k，定義的先驗(yàn)分布選擇混合成分，其中α_i為選擇第i個混合成分的混合系數(shù)；然后，根據(jù)被選擇的混合成分的概率密度函數(shù)進(jìn)行采樣，從而生成樣本。