[發(fā)明專利]用于水域監(jiān)測的計算機服務系統(tǒng)及方法

在審

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• 申請日: 2022-02-11
• 公開（公告）號: CN114492193A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發(fā)明（設計）人: 浦巧南
• 申請（專利權）人: 浦巧南
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/08;G01N33/18
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明涉及一種用于水域監(jiān)測的計算機服務系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：水域監(jiān)控組件，包括多個水域監(jiān)控單元，設置在同一水域的各個不同監(jiān)控位置，用于分別實現(xiàn)對各個監(jiān)控位置的設定污染參數(shù)的實時測量；計算機處理組件，用于對各個污染參數(shù)數(shù)值執(zhí)行數(shù)值分析以獲得水域整體污染參數(shù)；分時錄入組件，用于將估測時間點的水域整體污染參數(shù)作為DNN神經網絡的輸出數(shù)據以建立DNN神經網絡。本發(fā)明還涉及一種用于水域監(jiān)測的計算機服務方法。通過本發(fā)明，能夠在采用分時分處執(zhí)行同一水域的各個不同監(jiān)控位置的設定污染參數(shù)的實時測量的基礎上，引入DNN神經網絡執(zhí)行對任一水域未來某一時刻的水質數(shù)據的可靠預測，從而提升了未來時刻的水質管理效果。

技術領域

本發(fā)明涉及水質檢測領域，更具體地，涉及一種用于水域監(jiān)測的計算機服務系統(tǒng)及方法。

背景技術

水是生命之源，人類在生活和生產活動中都離不開水，生活飲用水水質的優(yōu)劣與人類健康密切相關。隨著社會經濟發(fā)展、科學進步和人民生活水平的提高，人們對生活飲用水的水質要求不斷提高，飲用水水質標準也相應地不斷發(fā)展和完善。由于生活飲用水水質標準的制定與人們的生活習慣、文化、經濟條件、科學技術發(fā)展水平、水資源及其水質現(xiàn)狀等多種因素有關，不僅各國之間，而且同一國家的不同地區(qū)之間，對飲用水水質的要求都存在著差異。

當前，在對每一片水域執(zhí)行水質檢測時，只能獲取歷史水質數(shù)據和實時水質數(shù)據，無法獲取未來某一時刻的水質數(shù)據，導致在未來執(zhí)行水質應對措施時只能等待測量數(shù)據的到達才能執(zhí)行，顯然，這種水質應對模式較為滯后，水質管理能力低下。

發(fā)明內容

為了解決相關領域的技術問題，本發(fā)明提供了一種用于水域監(jiān)測的計算機服務系統(tǒng)及方法，能夠在采用分時分處執(zhí)行同一水域的各個不同監(jiān)控位置的設定污染參數(shù)的實時測量的基礎上，引入DNN神經網絡執(zhí)行對任一水域未來某一時刻的水質數(shù)據的可靠預測，從而增強了水質應對機制的實時性和有效性。

為此，本發(fā)明至少需要具備以下三處關鍵的發(fā)明點：

(1)采用包括多個水域監(jiān)控單元的水域監(jiān)控組件，用于分時分地完成同一水域的各個不同監(jiān)控位置的設定污染參數(shù)的實時測量，并使用計算機處理組件用于對獲取到的各個污染參數(shù)數(shù)值執(zhí)行數(shù)值分析以獲得水域整體污染參數(shù)；

(2)將估測時間點的水域整體污染參數(shù)作為DNN神經網絡的輸出數(shù)據，將估測時間點之前的固定數(shù)目的多個時間點分別對應的多個水域整體污染參數(shù)作為DNN神經網絡的多個輸入數(shù)據，建立執(zhí)行水質估測的DNN神經網絡，從而實現(xiàn)對固定水域的未來時刻的水質估測；

(3)針對不同水域的分布面積，建立不同結構的執(zhí)行水質估測的DNN神經網絡，其中，建立的DNN神經網絡的輸入數(shù)據的數(shù)量與水域的面積的數(shù)值單調正向關聯(lián)。

根據本發(fā)明的一方面，提供了一種用于水域監(jiān)測的計算機服務系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

水域監(jiān)控組件，包括多個水域監(jiān)控單元，設置在同一水域的各個不同監(jiān)控位置，用于分別實現(xiàn)對所述各個監(jiān)控位置的設定污染參數(shù)的實時測量，以獲得各個污染參數(shù)數(shù)值，所述水域監(jiān)控組件每隔設定時長執(zhí)行一次設定污染參數(shù)的實時測量；

計算機處理組件，與所述水域監(jiān)控組件連接，用于對獲取到的各個污染參數(shù)數(shù)值執(zhí)行數(shù)值分析以獲得水域整體污染參數(shù)；

分時錄入組件，分別與所述水域監(jiān)控組件和所述計算機處理組件連接，用于將估測時間點的水域整體污染參數(shù)作為DNN神經網絡的輸出數(shù)據，將估測時間點之前的固定數(shù)目的多個時間點分別對應的多個水域整體污染參數(shù)作為DNN神經網絡的多個輸入數(shù)據，建立執(zhí)行水質估測的DNN神經網絡；

重建執(zhí)行組件，與所述分時錄入組件連接，用于采用過往的各個時間點分別對應的各個水域整體污染參數(shù)作為所述分時錄入組件建立的DNN神經網絡的用于訓練的輸入數(shù)據和輸出數(shù)據，完成對DNN神經網絡的預設訓練次數(shù)的多次訓練處理，以獲得重建后的DNN神經網絡；