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基于时间序列关联与聚类分析的水质污染物变化监测系统

申请号: CN201811096012.3
申请人: 上海仪电(集团)有限公司中央研究院
申请日期: 2018年9月19日

摘要文本

本发明涉及一种基于时间序列关联与聚类分析的水质污染物变化监测系统,包括:实时河道水质检测装置,用于采集多维度的实时河道水质数据;数据预处理装置,用于对所述实时河道水质数据进行预处理;历史时间序列获取装置,用于保存经预处理的实时河道水质数据,形成每一测量对象的历史时间序列,并获取每一测量对象的动态合理阈值;污染物变化测量装置,用于根据多个检测站点的所述历史时间序列,聚类获得主要污染变化情况。与现有技术相比,本发明具有自动化程度高、实时性好、效率高等优点。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 基于时间序列关联与聚类分析的水质污染物变化监测系统
专利类型 发明授权
申请号 CN201811096012.3
申请日 2018年9月19日
公告号 CN110929743B
公开日 2024年2月9日
IPC主分类号 G06F18/23213
权利人 上海仪电(集团)有限公司中央研究院
发明人 张鹏飞
地址 上海市徐汇区虹漕路39号4号楼6层

专利主权项内容

1.一种基于时间序列关联与聚类分析的水质污染物变化监测系统,其特征在于,包括:实时河道水质检测装置,用于采集多维度的实时河道水质数据;数据预处理装置,用于对所述实时河道水质数据进行预处理;历史时间序列获取装置,用于保存经预处理的实时河道水质数据,形成每一测量对象的历史时间序列,并获取每一测量对象的动态合理阈值;污染物变化测量装置,用于根据多个检测站点的所述历史时间序列,聚类获得主要污染变化情况;所述历史时间序列获取装置包括:序列统计模块,用于对历史时间序列中单一测量对象的时间序列进行平稳性和周期性统计;所述污染物变化测量装置包括:污染物类型识别模块,用于根据所述历史时间序列利用KMeans聚类算法获取不同时间的污染类型;利用KMeans聚类算法获取污染类型的具体过程包括以下步骤:1)获取聚类类别及数量;2)对数据进聚类,并对离群点进行判定和清除;3)根据少量样本数据特征均值调整各类别的聚类中心;4)计算全样本数据与步骤3)获得的各聚类中心的距离,将其划分至最近类别中;5)重新计算每个类别的聚类中心;6)判断聚类结果是否收敛,若是,则结束,若否,则返回步骤3)。