CN108960525A - 基于移动计算机和神经网络的污染监测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于移动计算机和神经网络的污染监测方法及装置，该方法包括如下步骤：由水污染物监测站监测水污染物信息；由水污染物监测站将水污染物信息发送给移动计算机；由水文条件监测站监测水文条件；由水文条件监测站将水文条件发送给移动计算机；由水生动植物信息收集站收集水生动植物信息；由水生动植物信息收集站将水生动植物信息发送给移动计算机；由移动计算机判断应当调用的污染监测模型，并生成第一标识；由移动计算机将水污染物信息、水文条件、水生动植物信息以及第一标识发送给大数据处理中心；由大数据处理中心确定所要应用的污染监测模型；以及由大数据处理中心生成针对水污染状况的预测报告以及水生动植物捕捞风险报告。
Description
技术领域
本发明涉及计算机应用领域，特别涉及一种基于移动计算机和神 经网络的污染监测方法及装置。
背景技术
计算机是现代一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值 计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。是能够按照程序 运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。移动计算机， 如智能手机、PPC、PDA等等，随着物联网的发展，越来越多的微型 计算机将出现，为了统一名称，将其统称为移动计算机，即MC。当 前，许多新型的电子计算机不仅拥有高速的计算功能，而且还能模拟 人脑的某些思维活动，就是说，拥有某些智能化的功能。
我国江河湖泊较多，水资源总量较为丰富。建国后，随着水利水电建设 的大力开展，我国已建成大中小型水库8.6万余座。但是我国却是一个缺水的 国家，水资源人均占有量只有2700m3，仅为世界人均的1/4，其时空分布也极 不均匀，有2/3的城市供水不足，严重制约了工农业的发展。在水资源短缺的 同时，可利用的有限淡水资源也受到了不同程度的污染。
将移动计算机和神经网络用于污染监测，不仅可以取得大量的准 确数据，而且使整个监测系统完全自动化，从而为监测技术的发展开 辟了一条新途径。因此，基于计算机、神经网络或者人工智能的水污 染监测方法是极为重要的。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背 景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本 领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于移动计算机和神经网络的污染 监测方法及装置，从而克服现有技术的缺点。
本发明提供了一种基于移动计算机和神经网络的污染监测方法， 包括如下步骤：由水污染物监测站监测水污染物信息；由水污染物监 测站将水污染物信息发送给移动计算机；由水文条件监测站监测水文 条件；由水文条件监测站将水文条件发送给移动计算机；由水生动植 物信息收集站收集水生动植物信息；由水生动植物信息收集站将水生 动植物信息发送给移动计算机；由移动计算机基于水文条件，并根据 模型调用基准，判断应当调用的污染监测模型，并生成针对应当调用 的污染监测模型的第一标识；由移动计算机将水污染物信息、水文条 件、水生动植物信息以及第一标识发送给大数据处理中心；由大数据 处理中心基于第一标识，确定所要应用的污染监测模型；以及由大数 据处理中心基于所要应用的污染监测模型以及水污染物信息、水文条 件以及第一标识，生成针对水污染状况的预测报告以及水生动植物捕 捞风险报告。
优选地，上述技术方案中，其中，水污染物信息包括：当前总磷、 当前氨氮浓度、当前pH、当前溶解氧、当前汞元素浓度、当前铬元 素浓度、当前镉元素浓度、当前铜元素浓度、当前铅元素浓度以及当 前砷元素浓度；并且其中，水文条件包括：当前水流速、当前水流方向、当前水温、当前气温以及当前降水量；并且其中，水生动植物信 息包括：水生动物种类、水生动物体内危险物质残留量、水生植物种 类以及水生植物内危险物质残留量。
优选地，上述技术方案中，其中，模型调用基准是通过以下步骤 生成的：由大数据处理中心收集历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、 历史溶解氧、历史汞元素浓度、历史铬元素浓度、历史镉元素浓度、 历史铜元素浓度、历史铅元素浓度以及历史砷元素浓度；由大数据处 理中心收集历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温以及历 史降水量；以历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历 史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历 史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量为输入变量，以历 史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素浓度为输出变量，建 立验证BP神经网络；将历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史 溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史 水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量输入验证BP神经网络，得到预测汞元素浓度、预测铬元素浓度以及预测镉 元素浓度；由大数据处理中心确定预测汞元素浓度与历史汞元素浓度 差异小于门限的第一时间段，以及预测汞元素浓度与历史汞元素浓度 差异大于门限的第二时间段；基于第一时间段与第二时间段，生成模 型调用基准。
优选地，上述技术方案中，由大数据处理中心基于所要应用的污 染监测模型以及水污染物信息、水文条件以及第一标识，生成针对水 污染状况的预测报告包括如下步骤：由大数据处理中心提取属于第一 时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜 元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水 流方向、历史水温、历史气温、历史降水量、历史汞元素浓度、历史 铬元素浓度以及历史镉元素；由大数据处理中心提取属于第二时间段 的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓 度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、 历史水温、历史气温、历史降水量、历史汞元素浓度、历史铬元素浓 度以及历史镉元素；以属于第一时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、 历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷 元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史 降水量为输入变量，以属于第一时间段的历史汞元素浓度、历史铬元 素浓度以及历史镉元素为输出变量，生成第一BP神经网络；以属于 第二时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历 史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量为输入变量，以属于 第二时间段的历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素为输 出变量，生成第二BP神经网络；如果第一标识提示要应用第一BP神经网络进行预测，则由大数据处理中心利用第一BP神经网络，基 于当前总磷、当前氨氮浓度、当前pH、当前溶解氧、当前铜元素浓 度、当前铅元素浓度、当前砷元素浓度、当前水流速、当前水流方向、 当前水温、当前气温以及当前降水量，判断第二预测的汞元素浓度、 第二预测的铬元素浓度、第二预测的镉元素浓度；由大数据处理中心 基于第二预测的汞元素浓度、第二预测的铬元素浓度、第二预测的镉 元素浓度，生成针对水污染状况的预测报告。
优选地，上述技术方案中，由大数据处理中心基于所要应用的污 染监测模型以及水污染物信息、水文条件以及第一标识，生成水生动 植物捕捞风险报告包括如下步骤：由大数据处理中心收集历史总磷、 历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元 素浓度以及历史砷元素浓度；由大数据处理中心收集历史水流速、历 史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量；由大数据处理中 心收集历史水生动物种类、历史水生动物体内危险物质残留量、历史 水生植物种类以及历史水生植物内危险物质残留量；以历史总磷、历 史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素 浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历 史气温、历史降水量以及历史水生动物种类为输入变量，以历史水生 动物体内危险物质残留量为输出变量，生成第三BP神经网络；以历 史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、 历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历 史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生植物种类为输入变量， 以历史水生植物内危险物质残留量为输出变量，生成第四BP神经网 络；由大数据处理中心利用第三BP神经网络，并基于历史总磷、历 史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素 浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历 史气温、历史降水量以及历史水生动物种类，生成预测水生动物体内 危险物质残留量；由大数据处理中心利用第四BP神经网络，并基于 历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、 历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历 史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生织物种类，生成预测水生织物内危险物质残留量；基于预测水生动物体内危险物质残留量以 及预测水生织物内危险物质残留量，生成水生动植物捕捞风险报告。
本发明提供了一种基于移动计算机和神经网络的污染监测装置， 污染监测装置包括：用于由水污染物监测站监测水污染物信息的单 元；用于由水污染物监测站将水污染物信息发送给移动计算机的单 元；用于由水文条件监测站监测水文条件的单元；用于由水文条件监 测站将水文条件发送给移动计算机的单元；用于由水生动植物信息收 集站收集水生动植物信息的单元；用于由水生动植物信息收集站将水 生动植物信息发送给移动计算机的单元；用于由移动计算机基于水文 条件，并根据模型调用基准，判断应当调用的污染监测模型，并生成 针对应当调用的污染监测模型的第一标识的单元；用于由移动计算机将水污染物信息、水文条件、水生动植物信息以及第一标识发送给大 数据处理中心的单元；用于由大数据处理中心基于第一标识，确定所 要应用的污染监测模型的单元；以及用于由大数据处理中心基于所要 应用的污染监测模型以及水污染物信息、水文条件以及第一标识，生 成针对水污染状况的预测报告以及水生动植物捕捞风险报告的单元。
优选地，上述技术方案中，其中，水污染物信息包括：当前总磷、 当前氨氮浓度、当前pH、当前溶解氧、当前汞元素浓度、当前铬元 素浓度、当前镉元素浓度、当前铜元素浓度、当前铅元素浓度以及当 前砷元素浓度；并且其中，水文条件包括：当前水流速、当前水流方向、当前水温、当前气温以及当前降水量；并且其中，水生动植物信 息包括：水生动物种类、水生动物体内危险物质残留量、水生植物种 类以及水生植物内危险物质残留量。
优选地，上述技术方案中，其中，模型调用基准是通过以下步骤 生成的：由大数据处理中心收集历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、 历史溶解氧、历史汞元素浓度、历史铬元素浓度、历史镉元素浓度、 历史铜元素浓度、历史铅元素浓度以及历史砷元素浓度；由大数据处 理中心收集历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温以及历 史降水量；以历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历 史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历 史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量为输入变量，以历 史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素浓度为输出变量，建 立验证BP神经网络；将历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史 溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史 水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量输入验证BP神经网络，得到预测汞元素浓度、预测铬元素浓度以及预测镉 元素浓度；由大数据处理中心确定预测汞元素浓度与历史汞元素浓度 差异小于门限的第一时间段，以及预测汞元素浓度与历史汞元素浓度 差异大于门限的第二时间段；基于第一时间段与第二时间段，生成模 型调用基准。
优选地，上述技术方案中，用于由大数据处理中心基于所要应用 的污染监测模型以及水污染物信息、水文条件以及第一标识，生成针 对水污染状况的预测报告的单元被配置为：由大数据处理中心提取属 于第一时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、 历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、 历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量、历史汞元素浓度、 历史铬元素浓度以及历史镉元素；由大数据处理中心提取属于第二时 间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元 素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流 方向、历史水温、历史气温、历史降水量、历史汞元素浓度、历史铬 元素浓度以及历史镉元素；以属于第一时间段的历史总磷、历史氨氮 浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、 历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、 历史降水量为输入变量，以属于第一时间段的历史汞元素浓度、历史 铬元素浓度以及历史镉元素为输出变量，生成第一BP神经网络；以 属于第二时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、 历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、 历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量为输入变量，以属 于第二时间段的历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素为 输出变量，生成第二BP神经网络；如果第一标识提示要应用第一BP 神经网络进行预测，则由大数据处理中心利用第一BP神经网络，基 于当前总磷、当前氨氮浓度、当前pH、当前溶解氧、当前铜元素浓 度、当前铅元素浓度、当前砷元素浓度、当前水流速、当前水流方向、 当前水温、当前气温以及当前降水量，判断第二预测的汞元素浓度、 第二预测的铬元素浓度、第二预测的镉元素浓度；由大数据处理中心 基于第二预测的汞元素浓度、第二预测的铬元素浓度、第二预测的镉 元素浓度，生成针对水污染状况的预测报告。
优选地，上述技术方案中，用于由大数据处理中心基于所要应用 的污染监测模型以及水污染物信息、水文条件以及第一标识，生成水 生动植物捕捞风险报告的单元被配置为：由大数据处理中心收集历史 总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历 史铅元素浓度以及历史砷元素浓度；由大数据处理中心收集历史水流 速、历史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量；由大数据 处理中心收集历史水生动物种类、历史水生动物体内危险物质残留 量、历史水生植物种类以及历史水生植物内危险物质残留量；以历史 总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历 史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史 水温、历史气温、历史降水量以及历史水生动物种类为输入变量，以 历史水生动物体内危险物质残留量为输出变量，生成第三BP神经网 络；以历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元 素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流 方向、历史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生植物种类为输 入变量，以历史水生植物内危险物质残留量为输出变量，生成第四 BP神经网络；由大数据处理中心利用第三BP神经网络，并基于历 史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、 历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历 史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生动物种类，生成预测水生动物体内危险物质残留量；由大数据处理中心利用第四BP神经网 络，并基于历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史 铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史 水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生织物种类， 生成预测水生织物内危险物质残留量；基于预测水生动物体内危险物 质残留量以及预测水生织物内危险物质残留量，生成水生动植物捕捞 风险报告。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：当前，环境污染是 国家重点关注的重大问题，环保部门已经花费很大精力限制和处罚排 污超标的企业。但是目前在水污染源的监测问题上，现有技术仍然不 能给出很好的解决方案。水污染物扩散速度快，受周围环境影响很大， 同时与大气污染不同的是，水污染物中可能包括重金属，重金属将会 长时间的停留在水生动植物体内，如果人食用了这些水生动植物，将 会导致重金属在人体内的积累，这对于人体而言是极为危险的。由于 人工监测会耗费大量人力物力，且监测准确性难以保证。因此寻求基 于计算机、大数据或者人工智能的水污染监测方法是极为重要的。基于现有技术中存在的问题，本发明提出了一种基于大数据和利用计算 机的水污染监测方法，本发明能够同时进行重金属污染物的浓度预 测，降低了水质污染的实测工作量，降低了水质污染监测成本，提高 了监测效率，同时本发明的方法还具备水生动植物可否食用的报警预 测功能，该功能能够更好的帮助相关部门对于水产品进行管理。
附图说明
图1是根据本发明一实施方式的方法流程图。
图2是根据本发明另一实施方式的方法流程图。
图3是根据本发明另一实施方式的方法流程图。
图4是根据本发明另一实施方式的方法流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附 图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形 式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些 实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围 完整的传达给本领域的技术人员。
实施例1
图1是根据本发明一实施方式的方法流程图。如图所示，本发明 的方法包括：
步骤101：由水污染物监测站监测水污染物信息；
步骤102：由水污染物监测站将水污染物信息发送给移动计算机；
步骤103：由水文条件监测站监测水文条件；
步骤104：由水文条件监测站将水文条件发送给移动计算机；
步骤105：由水生动植物信息收集站收集水生动植物信息；
步骤106：由水生动植物信息收集站将水生动植物信息发送给移 动计算机；
步骤107：由移动计算机基于水文条件，并根据模型调用基准， 判断应当调用的污染监测模型，并生成针对应当调用的污染监测模型 的第一标识；
步骤108：由移动计算机将水污染物信息、水文条件、水生动植 物信息以及第一标识发送给大数据处理中心；
步骤109：由大数据处理中心基于第一标识，确定所要应用的污 染监测模型；
步骤110：由大数据处理中心基于所要应用的污染监测模型以及 水污染物信息、水文条件以及第一标识，生成针对水污染状况的预测 报告以及水生动植物捕捞风险报告。
实施例2
其中，水污染物信息包括：当前总磷、当前氨氮浓度、当前pH、 当前溶解氧、当前汞元素浓度、当前铬元素浓度、当前镉元素浓度、 当前铜元素浓度、当前铅元素浓度以及当前砷元素浓度；并且其中， 水文条件包括：当前水流速、当前水流方向、当前水温、当前气温以及当前降水量；并且其中，水生动植物信息包括：水生动物种类、水 生动物体内危险物质残留量、水生植物种类以及水生植物内危险物质 残留量。
图2是根据本发明另一实施方式的方法流程图。如图所示，其中， 模型调用基准是通过以下步骤生成的：
步骤201：由大数据处理中心收集历史总磷、历史氨氮浓度、历 史pH、历史溶解氧、历史汞元素浓度、历史铬元素浓度、历史镉元 素浓度、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度以及历史砷元素浓度；
步骤202：由大数据处理中心收集历史水流速、历史水流方向、 历史水温、历史气温以及历史降水量；
步骤203：以历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、 历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、 历史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量为输入变量，以 历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素浓度为输出变量， 建立验证BP神经网络；
步骤204：将历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、 历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、 历史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量输入验证BP神 经网络，得到预测汞元素浓度、预测铬元素浓度以及预测镉元素浓度；
步骤205：由大数据处理中心确定预测汞元素浓度与历史汞元素 浓度差异小于门限的第一时间段，以及预测汞元素浓度与历史汞元素 浓度差异大于门限的第二时间段；
步骤206：基于第一时间段与第二时间段，生成模型调用基准。
实施例3
图3是根据本发明另一实施方式的方法流程图。如图所示，由大 数据处理中心基于所要应用的污染监测模型以及水污染物信息、水文 条件以及第一标识，生成针对水污染状况的预测报告包括如下步骤：
步骤301：由大数据处理中心提取属于第一时间段的历史总磷、 历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元 素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、 历史气温、历史降水量、历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素；
步骤302：由大数据处理中心提取属于第二时间段的历史总磷、 历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元 素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、 历史气温、历史降水量、历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素；
步骤303：以属于第一时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史 pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素 浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水 量为输入变量，以属于第一时间段的历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素为输出变量，生成第一BP神经网络；
步骤304：以属于第二时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史 pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素 浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水 量为输入变量，以属于第二时间段的历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素为输出变量，生成第二BP神经网络；
步骤305：如果第一标识提示要应用第一BP神经网络进行预测， 则由大数据处理中心利用第一BP神经网络，基于当前总磷、当前氨 氮浓度、当前pH、当前溶解氧、当前铜元素浓度、当前铅元素浓度、 当前砷元素浓度、当前水流速、当前水流方向、当前水温、当前气温 以及当前降水量，判断第二预测的汞元素浓度、第二预测的铬元素浓 度、第二预测的镉元素浓度；
步骤306：由大数据处理中心基于第二预测的汞元素浓度、第二 预测的铬元素浓度、第二预测的镉元素浓度，生成针对水污染状况的 预测报告。
实施例4
图4是根据本发明另一实施方式的方法流程图。如图所示，由大 数据处理中心基于所要应用的污染监测模型以及水污染物信息、水文 条件以及第一标识，生成水生动植物捕捞风险报告包括如下步骤：
步骤401：由大数据处理中心收集历史总磷、历史氨氮浓度、历 史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度以及历史砷 元素浓度；
步骤402：由大数据处理中心收集历史水流速、历史水流方向、 历史水温、历史气温以及历史降水量；
步骤403：由大数据处理中心收集历史水生动物种类、历史水生 动物体内危险物质残留量、历史水生植物种类以及历史水生植物内危 险物质残留量；
步骤404：以历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、 历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、 历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生动物 种类为输入变量，以历史水生动物体内危险物质残留量为输出变量， 生成第三BP神经网络；
步骤405：以历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、 历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、 历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生植物 种类为输入变量，以历史水生植物内危险物质残留量为输出变量，生 成第四BP神经网络；
步骤406：由大数据处理中心利用第三BP神经网络，并基于历 史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、 历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历 史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生动物种类，生成预测水生动物体内危险物质残留量；
步骤407：由大数据处理中心利用第四BP神经网络，并基于历 史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、 历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历 史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生织物种类，生成预测水生织物内危险物质残留量；
步骤408：基于预测水生动物体内危险物质残留量以及预测水生 织物内危险物质残留量，生成水生动植物捕捞风险报告。
实施例5
本发明提供了一种基于移动计算机和神经网络的污染监测装置， 其特征在于：污染监测装置包括：
用于由水污染物监测站监测水污染物信息的单元；
用于由水污染物监测站将水污染物信息发送给移动计算机的单 元；
用于由水文条件监测站监测水文条件的单元；
用于由水文条件监测站将水文条件发送给移动计算机的单元；
用于由水生动植物信息收集站收集水生动植物信息的单元；
用于由水生动植物信息收集站将水生动植物信息发送给移动计 算机的单元；
用于由移动计算机基于水文条件，并根据模型调用基准，判断应 当调用的污染监测模型，并生成针对应当调用的污染监测模型的第一 标识的单元；
用于由移动计算机将水污染物信息、水文条件、水生动植物信息 以及第一标识发送给大数据处理中心的单元；
用于由大数据处理中心基于第一标识，确定所要应用的污染监测 模型的单元；
用于由大数据处理中心基于所要应用的污染监测模型以及水污 染物信息、水文条件以及第一标识，生成针对水污染状况的预测报告 以及水生动植物捕捞风险报告的单元。
实施例6
优选地，上述技术方案中，其中，水污染物信息包括：当前总磷、 当前氨氮浓度、当前pH、当前溶解氧、当前汞元素浓度、当前铬元 素浓度、当前镉元素浓度、当前铜元素浓度、当前铅元素浓度以及当 前砷元素浓度；并且其中，水文条件包括：当前水流速、当前水流方向、当前水温、当前气温以及当前降水量；并且其中，水生动植物信 息包括：水生动物种类、水生动物体内危险物质残留量、水生植物种 类以及水生植物内危险物质残留量。
实施例7
优选地，上述技术方案中，其中，模型调用基准是通过以下步骤 生成的：
由大数据处理中心收集历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历 史溶解氧、历史汞元素浓度、历史铬元素浓度、历史镉元素浓度、历 史铜元素浓度、历史铅元素浓度以及历史砷元素浓度；
由大数据处理中心收集历史水流速、历史水流方向、历史水温、 历史气温以及历史降水量；
以历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元 素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流 方向、历史水温、历史气温以及历史降水量为输入变量，以历史汞元 素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素浓度为输出变量，建立验证 BP神经网络；
将历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元 素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流 方向、历史水温、历史气温以及历史降水量输入验证BP神经网络， 得到预测汞元素浓度、预测铬元素浓度以及预测镉元素浓度；
由大数据处理中心确定预测汞元素浓度与历史汞元素浓度差异 小于门限的第一时间段，以及预测汞元素浓度与历史汞元素浓度差异 大于门限的第二时间段；
基于第一时间段与第二时间段，生成模型调用基准。
实施例8
优选地，上述技术方案中，用于由大数据处理中心基于所要应用 的污染监测模型以及水污染物信息、水文条件以及第一标识，生成针 对水污染状况的预测报告的单元被配置为：
由大数据处理中心提取属于第一时间段的历史总磷、历史氨氮浓 度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历 史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、 历史降水量、历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素；
由大数据处理中心提取属于第二时间段的历史总磷、历史氨氮浓 度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历 史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、 历史降水量、历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素；
以属于第一时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史 溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史 水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量为输入变 量，以属于第一时间段的历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史 镉元素为输出变量，生成第一BP神经网络；
以属于第二时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史 溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史 水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量为输入变 量，以属于第二时间段的历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史 镉元素为输出变量，生成第二BP神经网络；
如果第一标识提示要应用第一BP神经网络进行预测，则由大数 据处理中心利用第一BP神经网络，基于当前总磷、当前氨氮浓度、 当前pH、当前溶解氧、当前铜元素浓度、当前铅元素浓度、当前砷 元素浓度、当前水流速、当前水流方向、当前水温、当前气温以及当前降水量，判断第二预测的汞元素浓度、第二预测的铬元素浓度、第 二预测的镉元素浓度；
由大数据处理中心基于第二预测的汞元素浓度、第二预测的铬元 素浓度、第二预测的镉元素浓度，生成针对水污染状况的预测报告。
实施例9
优选地，上述技术方案中，用于由大数据处理中心基于所要应用 的污染监测模型以及水污染物信息、水文条件以及第一标识，生成水 生动植物捕捞风险报告的单元被配置为：
由大数据处理中心收集历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历 史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度以及历史砷元素浓度；
由大数据处理中心收集历史水流速、历史水流方向、历史水温、 历史气温以及历史降水量；
由大数据处理中心收集历史水生动物种类、历史水生动物体内危 险物质残留量、历史水生植物种类以及历史水生植物内危险物质残留 量；
以历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元 素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流 方向、历史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生动物种类为输 入变量，以历史水生动物体内危险物质残留量为输出变量，生成第三 BP神经网络；
以历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元 素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流 方向、历史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生植物种类为输 入变量，以历史水生植物内危险物质残留量为输出变量，生成第四BP神经网络；
由大数据处理中心利用第三BP神经网络，并基于历史总磷、历 史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素 浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历 史气温、历史降水量以及历史水生动物种类，生成预测水生动物体内危险物质残留量；
由大数据处理中心利用第四BP神经网络，并基于历史总磷、历 史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素 浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历 史气温、历史降水量以及历史水生织物种类，生成预测水生织物内危险物质残留量；
基于预测水生动物体内危险物质残留量以及预测水生织物内危 险物质残留量，生成水生动植物捕捞风险报告。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范 围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技 术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围 之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于移动计算机和神经网络的污染监测方法，其特征在于：所述基于移动计算机和神经网络的污染监测方法包括如下步骤：
由水污染物监测站监测水污染物信息；
由所述水污染物监测站将所述水污染物信息发送给移动计算机；
由水文条件监测站监测水文条件；
由所述水文条件监测站将所述水文条件发送给移动计算机；
由水生动植物信息收集站收集水生动植物信息；
由所述水生动植物信息收集站将所述水生动植物信息发送给移动计算机；
由所述移动计算机基于所述水文条件，并根据模型调用基准，判断应当调用的污染监测模型，并生成针对所述应当调用的污染监测模型的第一标识；
由所述移动计算机将所述水污染物信息、所述水文条件、所述水生动植物信息以及所述第一标识发送给大数据处理中心；
由所述大数据处理中心基于所述第一标识，确定所要应用的污染监测模型；以及
由所述大数据处理中心基于所要应用的污染监测模型以及所述水污染物信息、所述水文条件以及所述第一标识，生成针对水污染状况的预测报告以及水生动植物捕捞风险报告。
2.如权利要求1所述的基于移动计算机和神经网络的污染监测方法，其特征在于：其中，所述水污染物信息包括：当前总磷、当前氨氮浓度、当前pH、当前溶解氧、当前汞元素浓度、当前铬元素浓度、当前镉元素浓度、当前铜元素浓度、当前铅元素浓度以及当前砷元素浓度；并且其中，所述水文条件包括：当前水流速、当前水流方向、当前水温、当前气温以及当前降水量；并且其中，所述水生动植物信息包括：水生动物种类、水生动物体内危险物质残留量、水生植物种类以及水生植物内危险物质残留量。
3.如权利要求2所述的基于移动计算机和神经网络的污染监测方法，其特征在于：其中，所述模型调用基准是通过以下步骤生成的：
由所述大数据处理中心收集历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史汞元素浓度、历史铬元素浓度、历史镉元素浓度、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度以及历史砷元素浓度；
由所述大数据处理中心收集历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量；
以所述历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量为输入变量，以历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素浓度为输出变量，建立验证BP神经网络；
将所述历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量输入所述验证BP神经网络，得到预测汞元素浓度、预测铬元素浓度以及预测镉元素浓度；
由所述大数据处理中心确定预测汞元素浓度与历史汞元素浓度差异小于门限的第一时间段，以及预测汞元素浓度与历史汞元素浓度差异大于门限的第二时间段；
基于所述第一时间段与所述第二时间段，生成所述模型调用基准。
4.如权利要求3所述的基于移动计算机和神经网络的污染监测方法，其特征在于：由所述大数据处理中心基于所要应用的污染监测模型以及所述水污染物信息、所述水文条件以及所述第一标识，生成针对水污染状况的预测报告包括如下步骤：
由所述大数据处理中心提取属于所述第一时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量、历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素；
由所述大数据处理中心提取属于所述第二时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量、历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素；
以所述属于所述第一时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量为输入变量，以属于所述第一时间段的历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素为输出变量，生成第一BP神经网络；
以所述属于所述第二时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量为输入变量，以属于所述第二时间段的历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素为输出变量，生成第二BP神经网络；
如果所述第一标识提示要应用所述第一BP神经网络进行预测，则由所述大数据处理中心利用所述第一BP神经网络，基于所述当前总磷、当前氨氮浓度、当前pH、当前溶解氧、当前铜元素浓度、当前铅元素浓度、当前砷元素浓度、当前水流速、当前水流方向、当前水温、当前气温以及当前降水量，判断第二预测的汞元素浓度、第二预测的铬元素浓度、第二预测的镉元素浓度；
由所述大数据处理中心基于所述第二预测的汞元素浓度、第二预测的铬元素浓度、第二预测的镉元素浓度，生成针对水污染状况的预测报告。
5.如权利要求4所述的基于移动计算机和神经网络的污染监测方法，其特征在于：由所述大数据处理中心基于所要应用的污染监测模型以及所述水污染物信息、所述水文条件以及所述第一标识，生成水生动植物捕捞风险报告包括如下步骤：
由所述大数据处理中心收集历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度以及历史砷元素浓度；
由所述大数据处理中心收集历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量；
由所述大数据处理中心收集历史水生动物种类、历史水生动物体内危险物质残留量、历史水生植物种类以及历史水生植物内危险物质残留量；
以所述历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生动物种类为输入变量，以历史水生动物体内危险物质残留量为输出变量，生成第三BP神经网络；
以所述历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生植物种类为输入变量，以历史水生植物内危险物质残留量为输出变量，生成第四BP神经网络；
由所述大数据处理中心利用所述第三BP神经网络，并基于所述历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生动物种类，生成预测水生动物体内危险物质残留量；
由所述大数据处理中心利用所述第四BP神经网络，并基于所述历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生织物种类，生成预测水生织物内危险物质残留量；
基于所述预测水生动物体内危险物质残留量以及预测水生织物内危险物质残留量，生成水生动植物捕捞风险报告。
6.一种基于移动计算机和神经网络的污染监测装置，其特征在于：所述污染监测装置包括：
用于由水污染物监测站监测水污染物信息的单元；
用于由所述水污染物监测站将所述水污染物信息发送给移动计算机的单元；
用于由水文条件监测站监测水文条件的单元；
用于由所述水文条件监测站将所述水文条件发送给移动计算机的单元；
用于由水生动植物信息收集站收集水生动植物信息的单元；
用于由所述水生动植物信息收集站将所述水生动植物信息发送给移动计算机的单元；
用于由所述移动计算机基于所述水文条件，并根据模型调用基准，判断应当调用的污染监测模型，并生成针对所述应当调用的污染监测模型的第一标识的单元；
用于由所述移动计算机将所述水污染物信息、所述水文条件、所述水生动植物信息以及所述第一标识发送给大数据处理中心的单元；
用于由所述大数据处理中心基于所述第一标识，确定所要应用的污染监测模型的单元；
用于由所述大数据处理中心基于所要应用的污染监测模型以及所述水污染物信息、所述水文条件以及所述第一标识，生成针对水污染状况的预测报告以及水生动植物捕捞风险报告的单元。
7.如权利要求6所述的基于移动计算机和神经网络的污染监测装置，其特征在于：其中，所述水污染物信息包括：当前总磷、当前氨氮浓度、当前pH、当前溶解氧、当前汞元素浓度、当前铬元素浓度、当前镉元素浓度、当前铜元素浓度、当前铅元素浓度以及当前砷元素浓度；并且其中，所述水文条件包括：当前水流速、当前水流方向、当前水温、当前气温以及当前降水量；并且其中，所述水生动植物信息包括：水生动物种类、水生动物体内危险物质残留量、水生植物种类以及水生植物内危险物质残留量。
8.如权利要求7所述的基于移动计算机和神经网络的污染监测装置，其特征在于：其中，所述模型调用基准是通过以下步骤生成的：
由所述大数据处理中心收集历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史汞元素浓度、历史铬元素浓度、历史镉元素浓度、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度以及历史砷元素浓度；
由所述大数据处理中心收集历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量；
以所述历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量为输入变量，以历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素浓度为输出变量，建立验证BP神经网络；
将所述历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量输入所述验证BP神经网络，得到预测汞元素浓度、预测铬元素浓度以及预测镉元素浓度；
由所述大数据处理中心确定预测汞元素浓度与历史汞元素浓度差异小于门限的第一时间段，以及预测汞元素浓度与历史汞元素浓度差异大于门限的第二时间段；
基于所述第一时间段与所述第二时间段，生成所述模型调用基准。
9.如权利要求8所述的基于移动计算机和神经网络的污染监测装置，其特征在于：用于由所述大数据处理中心基于所要应用的污染监测模型以及所述水污染物信息、所述水文条件以及所述第一标识，生成针对水污染状况的预测报告的单元被配置为：
由所述大数据处理中心提取属于所述第一时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量、历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素；
由所述大数据处理中心提取属于所述第二时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量、历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素；
以所述属于所述第一时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量为输入变量，以属于所述第一时间段的历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素为输出变量，生成第一BP神经网络；
以所述属于所述第二时间段的历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量为输入变量，以属于所述第二时间段的历史汞元素浓度、历史铬元素浓度以及历史镉元素为输出变量，生成第二BP神经网络；
如果所述第一标识提示要应用所述第一BP神经网络进行预测，则由所述大数据处理中心利用所述第一BP神经网络，基于所述当前总磷、当前氨氮浓度、当前pH、当前溶解氧、当前铜元素浓度、当前铅元素浓度、当前砷元素浓度、当前水流速、当前水流方向、当前水温、当前气温以及当前降水量，判断第二预测的汞元素浓度、第二预测的铬元素浓度、第二预测的镉元素浓度；
由所述大数据处理中心基于所述第二预测的汞元素浓度、第二预测的铬元素浓度、第二预测的镉元素浓度，生成针对水污染状况的预测报告。
10.如权利要求9所述的基于移动计算机和神经网络的污染监测装置，其特征在于：用于由所述大数据处理中心基于所要应用的污染监测模型以及所述水污染物信息、所述水文条件以及所述第一标识，生成水生动植物捕捞风险报告的单元被配置为：
由所述大数据处理中心收集历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度以及历史砷元素浓度；
由所述大数据处理中心收集历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温以及历史降水量；
由所述大数据处理中心收集历史水生动物种类、历史水生动物体内危险物质残留量、历史水生植物种类以及历史水生植物内危险物质残留量；
以所述历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生动物种类为输入变量，以历史水生动物体内危险物质残留量为输出变量，生成第三BP神经网络；
以所述历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生植物种类为输入变量，以历史水生植物内危险物质残留量为输出变量，生成第四BP神经网络；
由所述大数据处理中心利用所述第三BP神经网络，并基于所述历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生动物种类，生成预测水生动物体内危险物质残留量；
由所述大数据处理中心利用所述第四BP神经网络，并基于所述历史总磷、历史氨氮浓度、历史pH、历史溶解氧、历史铜元素浓度、历史铅元素浓度、历史砷元素浓度、历史水流速、历史水流方向、历史水温、历史气温、历史降水量以及历史水生织物种类，生成预测水生织物内危险物质残留量；
基于所述预测水生动物体内危险物质残留量以及预测水生织物内危险物质残留量，生成水生动植物捕捞风险报告。
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