CN115577018A - 一种水质监测数据的智能处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种水质监测数据的智能处理方法及系统，涉及水质监测评估技术领域，获取待测水域的多组历史监测数据，基于多个监测指标进行多个水域健康度评分，进行监测指标权重分布生成多个权重分布结果，获取水域健康总评分，构建多个健康评分阈值，对待测水域进行健康度检测生成水域健康偏离度，对多组历史监测数据进行标识并发送至水质管理端可视化界面，解决现有技术中进行水质监测与数据处理时，由于当前的处理方法智能度不足，导致水质监测与处理流程受外因影响，无法保障处理数据的实时有效性与数据评估准确性的技术问题，通过优化数据处理流程，分别进行单项指标评估与综合评估，在保障数据时效性的基础上有效提高数据评估准确度。
Description
技术领域
本发明涉及水质监测评估技术领域，具体涉及一种水质监测数据的智能处理方法及系统。
背景技术
进行地表水质监测评估对于平衡生态系统与确保公众生命安全具有重要的意义，不同地理、气候条件下的各种水体指标要求存在差异性，通过对水质监测数据进行处理分析，可确定水质的实时状态，但由于各种客观因素的影响，使得水质评估结果不够精准，无法体现水域的水质等级，现如今，主要通过定期取样，基于技术人员依据检测设备对样本进行分解提取，确定水质中各种元素含量，进而进行水质评估，但由于检测过程存在一定的不可控因素，使得水质的检测处理受限。
现有技术中，进行水质监测与数据处理时，由于当前的处理方法智能度不足，导致水质监测与处理流程受外因影响，无法保障处理数据的实时有效性与数据评估准确性。
发明内容
本申请提供了一种水质监测数据的智能处理方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的进行水质监测与数据处理时，由于当前的处理方法智能度不足，导致水质监测与处理流程受外因影响，无法保障处理数据的实时有效性与数据评估准确性的技术问题。
鉴于上述问题，本申请提供了一种水质监测数据的智能处理方法及系统。
第一方面，本申请提供了一种水质监测数据的智能处理方法，所述方法包括：获取待测水域的预设时间粒度内多个监测指标的多组历史监测数据；根据所述多组历史监测数据，确定所述多个监测指标的多个水域健康度评分；对所述多个监测指标进行权重分布，生成多个权重分布结果；构建所述待测水域的多个时区的多个健康评分阈值；根据所述多个水域健康度评分和所述多个权重分布结果，确定水域健康总评分；根据所述多个健康评分阈值和所述水域健康总评分对所述待测水域进行健康度检测，生成水域健康偏离度；根据所述水域健康偏离度对所述多组历史监测数据进行标识，发送至水质管理端可视化界面。
第二方面，本申请提供了一种水质监测数据的智能处理系统，所述系统包括：数据获取模块，所述数据获取模块用于获取待测水域的预设时间粒度内多个监测指标的多组历史监测数据；水域评分模块，所述水域评分模块用于根据所述多组历史监测数据，确定所述多个监测指标的多个水域健康度评分；权重分布模块，所述权重分布模块用于对所述多个监测指标进行权重分布，生成多个权重分布结果；阈值构建模块，所述阈值构建模块用于构建所述待测水域的多个时区的多个健康评分阈值；综合评分模块，所述综合评分模块用于根据所述多个水域健康度评分和所述多个权重分布结果，确定水域健康总评分；偏离度生成模块，所述偏离度生成模块用于根据所述多个健康评分阈值和所述水域健康总评分对所述待测水域进行健康度检测，生成水域健康偏离度；数据标识模块，所述数据标识模块用于根据所述水域健康偏离度对所述多组历史监测数据进行标识，发送至水质管理端可视化界面。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例提供的一种水质监测数据的智能处理方法，获取待测水域的预设时间粒度内多个监测指标的多组历史监测数据，进行数据评估确定所述多个监测指标的多个水域健康度评分，对所述多个监测指标进行权重分布生成多个权重分布结果，构建所述待测水域的多个时区的多个健康评分阈值，根据所述多个水域健康度评分和所述多个权重分布结果确定水域健康总评分，依据所述多个健康评分阈值和所述水域健康总评分对所述待测水域进行健康度检测，生成水域健康偏离度，对所述多组历史监测数据进行标识并发送至水质管理端可视化界面，解决现有技术中存在的进行水质监测与数据处理时，由于当前的处理方法智能度不足，导致水质监测与处理流程受外因影响，无法保障处理数据的实时有效性与数据评估准确性的技术问题，通过优化数据处理流程，分别进行单项指标评估与综合评估，在保障数据时效性的基础上有效提高数据评估准确度。
附图说明
图1为本申请提供了一种水质监测数据的智能处理方法流程示意图；
图2为本申请提供了一种水质监测数据的智能处理方法中多组历史监测数据获取流程示意图；
图3为本申请提供了一种水质监测数据的智能处理方法中多个水域健康度评分获取流程示意图；
图4为本申请提供了一种水质监测数据的智能处理系统结构示意图。
附图标记说明：数据获取模块11，水域评分模块12，权重分布模块13，阈值构建模块14，综合评分模块15，偏离度生成模块16，数据标识模块17。
具体实施方式
本申请通过提供一种水质监测数据的智能处理方法及系统，获取待测水域的多组历史监测数据，基于多个监测指标进行多个水域健康度评分，进行监测指标权重分布生成多个权重分布结果，获取水域健康总评分，构建多个健康评分阈值，对待测水域进行健康度检测生成水域健康偏离度，对多组历史监测数据进行标识并发送至水质管理端可视化界面，用于解决现有技术中存在的进行水质监测与数据处理时，由于当前的处理方法智能度不足，导致水质监测与处理流程受外因影响，无法保障处理数据的实时有效性与数据评估准确性的技术问题。
实施例一
如图1所示，本申请提供了一种水质监测数据的智能处理方法，所述方法包括：
步骤S100：获取待测水域的预设时间粒度内多个监测指标的多组历史监测数据；
具体而言，进行地表水质监测评估对于平衡生态系统与确保公众生命安全具有重要的意义，不同地理、气候条件下的各种水体指标要求存在差异性，通过对水质监测数据进行处理分析，可确定水质的实时状态，本申请提供的一种水质监测数据的智能处理方法，通过确定待监测水域的多个监测指标并进行指标权重分布，进而联合实时监测数据进行水域健康评估，获取健康偏离度并进行可视化显示，以便进行针对性调整修正，首先，获取所述预设时间粒度，即进行监测数据调取的预定时间区间，进而对所述待测水域进行监测指标提取，地理与气候的差异性，对应的水域质量要求不同，因此对于监测的指标数据要求存在差异，将温度、色度、浊度、pH值、电导率、悬浮物、溶解氧、微量元素等作为监测指标，基于所述预设时间粒度，即预设时间区间内的多个时间节点，对所述待测水域的上述多个监测指标对应的监测数据进行调取，将监测指标与对应的监测数据进行一一对应，生成所述多组历史监测数据。
进一步而言，如图2所示，所述获取待测水域的预设时间粒度内多个监测指标的多组历史监测数据，本申请步骤S100还包括：
步骤S110：在所述待测水域中均匀布置多个监测点位；
步骤S120：在预设时间区间内遍历所述多个监测点位进行指标监测，生成多个指标特征值；
步骤S130：对所述多个指标特征值进行层次聚类分析，生成任意一监测指标的一历史监测数据；
步骤S140：将所述任意一监测指标的一历史监测数据，添加进所述多组历史监测数据。
具体而言，将待进行水质监测的目标水域作为所述待测水域，依据所述待测水域的分布状况确定多个均匀排布的监测点位，于监测所述多个监测点位布设监测设备，将所述预设时间区间作为进行指标数据监测的时间区间，分别针对所述多个监测指标进行数据监测，生成所述多个指标特征值，其中，所述多个指标特征值于所述多个监测指标相对应，进一步的，设定特征值偏差阈值，从所述多个指标特征值中随机提取相邻监测点位的同指标特征值，通过进行指标偏差分析，确定是否标识为一类，同时对确定为同类的特征值进行特征值融合，以减少监测数据量，提高数据代表性，通过对同一监测指标对应的指标特征值进行聚类，生成指标对应的历史监测数据，通过进行多层级指标特征值聚类分析，并对确定的历史监测数据与指标进行对应标识，将其添加进所述多组历史监测数据中，以提高所述多组历史监测数据的代表性与规范度。
进一步而言，所述对所述多个指标特征值进行层次聚类分析，生成任意一监测指标的一历史监测数据，本申请步骤S130还包括：
步骤S131：获取层次聚类规则：
步骤S132：获取第k特征值和第k+1特征值，其中，所述第k特征值的第k监测点位和所述第k+1特征值的第k+1监测点位相邻；
步骤S133：判断所述第k特征值和所述第k+1特征值的偏差绝对值是否小于或等于特征值偏差阈值；
步骤S134：若小于或等于，将所述第k特征值和所述第k+1特征值标识为一类，将所述第k特征值和所述第k+1特征值输入特征值融合公式，生成第k融合指标特征值，其中，所述特征值融合公式为：
其中，
为第k融合特征值，
为第k特征值权重，
为第k+1特征值权重，
为第k特征值中所融合的特征值数量，
为第k+1特征值所融合的特征值数量；
步骤S135：若大于，将所述第k特征值和所述第k+1特征值标识为两类；
步骤S136：根据所述层次聚类规则，遍历所述多个指标特征值，获取所述任意一监测指标的一历史监测数据。
具体而言，通过所述多个监测点位进行指标监测，获取所述多个指标特征值，基于监测指标确定多个数据层级，分别对各层级对应的指标特征值进行聚类分析，其中，一监测指标对应多个指标特征值，分别对应不同时间维度与空间维度，获取所述层次聚类规则，即进行指标特征值多层级聚类分析的限定要求，随机提取相邻监测点位第k监测点位与第k+1监测点位对应的同一聚类层级指标特征值，即单项监测指标对应的指标特征值，作为所述第k特征值与所述第k+1特征值，进而设定所述特征值偏差阈值，即作为特征值聚类标准的偏差临界值，计算所述第k特征值与所述第k+1特征值的偏差绝对值，判断所述偏差绝对值是否小于等于所述特征值偏差阈值，当小于等于是，表明对应的特征值偏差较小，将其标识为同一类。
进一步构建所述特征值融合公式
，其中，
为第k融合特征值，
为第k特征值权重，
为第k+1特征值权重，
为第k特征值中所融合的特征值数量，
为第k+1特征值所融合的特征值数量，上述数据可通过数据监测统计进行获取。对所述第k特征值与所述第k+1特征值进行融合，作为对应水域监测范围的整体指标特征值，可有效提高监测数据集成度，在保障数据代表性的基础上缩减数据量，提高后续水质评估效率；当所述偏差绝对值大于所述特征值偏差阈值时，表明对应的特征值偏差较大，将其划分为两类，遍历所述多个指标特征值，基于上述层次聚类规则分别进行特征值分类标识与融合，对一监测指标对应的多个指标特征值进行聚类分析，生成该监测指标对应的一组历史监测数据。
步骤S200：根据所述多组历史监测数据，确定所述多个监测指标的多个水域健康度评分；
具体而言，将水质管理公司、工厂或相关组织作为多个参与方，分别针对所述多个监测指标构建多个水质健康度评分标定表，进一步构建所述多个水域健康度评分模型，其中，所述多个水域健康度评分模型与所述多个监测指标一一对应，所述多个水域健康度评分模型为基于不同参与方评定标准确定的标准化模型，对所述多组历史监测数据与所述多个水域健康度评分模型进行匹配对应，将所述多组历史监测数据分别输入对应的水域健康度评分模型中，通过进行数据识别与匹配评估，输出对应的水域健康度评分，其中，单项指标对应的历史监测数据可能对应多个水域划分范围，相应的对应多个水域健康度评分，所述多个水域健康度评分的获取为后续进行综合评分夯实了基础。
进一步而言，如图3所示，所述根据所述多组历史监测数据，确定所述多个监测指标的多个水域健康度评分，本申请步骤S200还包括：
步骤S210：将所述多个监测指标输入第一参与方、第二参与方直到第N参与方，构建多个水质健康度评分标定表；
步骤S220：根据所述多个水质健康度评分标定表，构建多个水域健康度评分模型；
步骤S230：将所述多组历史监测数据输入所述多个水域健康度评分模型，生成所述多个水域健康度评分。
具体而言，获取所述多个监测指标，确定多个水质管理的公司、工厂或者相关组织，作为所述第一参与方、所述第二参与方直至所述第N参与方，将所述多个监测指标输入所述第一参与方、所述第二参与方直至所述第N参与方，基于所述多个监测指标分别确定多个参与方对不同水域类型对应的指标数据标准等级，进一步构建所述多个水域健康度评分标定表，其中，不同类型水域对应的指标标准等级存在差异性，不同参与方的评定标准存在差别，所述多个水质健康评分标定表与所述多个监测指标一一对应，所述多个水域健康度评分标定表中列对应指标数据区间，行对应多个参与方及对应的指标评分，依据所述多个水质健康度评分标定表构建所述多个水域健康度评分模型，其中，模型与监测指标一一对应，进而将所述多组历史监测数据输入所述多个水域健康度评分模型中，生成所述多个水域健康度评分，分别对应各监测指标，通过构建模型进行水域健康度分析，可有效保障分析结果的客观性与准确性，同时提高分析效率。
进一步而言，所述根据所述多个水质健康度评分标定表，构建多个水域健康度评分模型，本申请步骤S220还包括：
步骤S221：获取多个所述预设时间粒度内的所述多个监测指标的多组历史记录数据；
步骤S222：将所述多组历史记录数据输入所述多个水质健康度评分标定表，生成多个水质健康度评分标定结果；
步骤S223：根据所述多组历史记录数据和所述多个水质健康度评分标定结果，训练所述多个水域健康度评分模型。
具体而言，所述预设时间粒度为所述指标监测时间区间涵盖的多个间隔子区间，即监测指标数据的采集时间节点，通过基于所述预设时间粒度对所述多个监测指标进行数据采集，基于时序性对监测指标与对应的监测数据进行数据处理与对应标识，生成所述多组历史记录数据，进而对所述多组历史记录数据基于水质健康度评分标定结果进行数据匹配，确定所述多组历史记录数据中各指标对应的多个数据相应的健康度评分，对两者进行对应标识，获取标识结果作为样本数据。
进一步的，将所述多个监测指标作为根节点，将各监测指标对应的多个参与方的指标评分标定结果作为子节点，构建多个评分决策树，所述多个评分决策树对应所述多个水质健康度评分标定结果，基于此构建所述多个水域健康度评分模型，分别对应所述多个评分决策树，将所述样本数据与所述多个评分决策模型进行映射对应，确定各评分决策模型对应的指标样本数据，进一步将其划分为训练集与验证集，输入对应的模型中进行模型训练与验证，直至模型的输出准确率达到预定标准，以提高模型的模拟精准度，所述多个水域健康度评分模型为多层级网络层，包括数据识别层、分析匹配层、决策输出层，获取构建完成的所述多个水域健康度评分模型，所述多个水域健康度评分模型与所述多个监测指标一一对应。
步骤S300：对所述多个监测指标进行权重分布，生成多个权重分布结果；
步骤S400：构建所述待测水域的多个时区的多个健康评分阈值；
进一步而言，所述构建所述待测水域多个时区的多个健康评分阈值，本申请步骤S400还包括：
步骤S410：所述待测水域多个时区的多个健康评分阈值包括多组健康评分单因子阈值和多个健康总评分阈值。
具体而言，确定所述多个监测指标对水域质量的影响度，以此为基准确定所述多个监测指标对应的权重值，影响度与权重值成正比，其中，水域类型不同，对应的指标要求不同，其权重分布标准存在差异性，可选的，确定所述待测水域类型，可基于水域位置、气候等进行确定，基于大数据根据所述待测水域类型调取对应的监测指标权值分布标准，为专家设定的具有权威性的标准化分布，示例性的，河流水资源用于灌溉、发电、城市用水等，水质浊度、重金属含量、微量元素等的检测指标权值较大，对于温度、溶解氧等指标权值较小；当水域中生物群落较多时，包括海洋水域及部分陆地水域，提升溶解氧的指标权重，以反应水域生态平衡度，同时色度、浊度、pH值等为基本检测指标，基于待检测水域类型进行指标权重分布，优选的权重确定方式基于德菲尔权重设定法：将需要权重分配的多个监测指标发送至6个重要度评分组，任意一个重要度评分组优选的为进行水域研究的专家组、企业、研究机构等，6个重要度评分组之间信息不交互；通过6个重要度评分组获取6组多个监测指标的重要度评分；然后求取6组重要度评分总和；然后求取6组中每种监测指标的总和；以每种监测指标的总和与6组重要度评分总和之比作为各个指标的权重分布结果。通过上述方式，以生成所述多个权重分布结果。
进一步的，不同时区对应的所述待测水域的生态链存在差异性，基于实际生态需求确定不同时区对应的健康评分阈值，所述健康评分阈值为判定水域健康度达标的临界值，即维系生态平衡状态下的水域健康度标准，示例性的，随着季节性交替，对应的水域质量要求，即指标要求会随之变化，分别对所述多个监测指标分别确定对应的多个评分阈值，作为一组健康评分单因子阈值，基于所述多个时区确定所述多组健康评分单因子阈值，进一步的，确定不同时区对应的多个健康总评分阈值，可选的，可基于国家生态标准要求进行阈值构建，例如，基于《河湖评价指南》，实现一时区-一水域-一政策，基于此获取待监测水域于不同时区下，基于对应的政策要求确定的健康度临界值，作为所述多个健康总评分阈值，由于具体的健康总评分阈值，不同区域根据不同的政策规定，具有显著差异，所以此处不列举详细的标准，实施时根据相应地区自行查询相应区域的标准数据较为容易。基于所述多组健康评分单因子阈值与所述多个健康总评分阈值构建所述多个健康评分阈值，其中，所述多个健康评分阈值与所述多个时区一一对应，所述多个健康评分阈值的获取为后续进行水域健康偏离分析提供了基本参考依据。
步骤S500：根据所述多个水域健康度评分和所述多个权重分布结果，确定水域健康总评分；
步骤S600：根据所述多个健康评分阈值和所述水域健康总评分对所述待测水域进行健康度检测，生成水域健康偏离度；
步骤S700：根据所述水域健康偏离度对所述多组历史监测数据进行标识，发送至水质管理端可视化界面。
具体而言，以所述多个监测指标为基准，对所述多个水域健康度评分与所述多个权重分布结果分别进行关联对应，基于各监测指标对应的权值联合所述多个水域健康度评分进行评分加权计算，将加权计算结果作为所述水域健康总评分，进一步的，基于所述多个健康评分阈值调取当前时区对应的健康评分单因子阈值，通过进行阈值比对判定是否存在单项监测指标不合格，对不合格指标与所述多组历史监测数据进行对应标识，获取单项指标数据标识结果。
进而对所述水域健康总评分进行健康度偏离分析，基于所述多个健康评分阈值对当前时区对应的健康总评分阈值进行调取，将其作为参考判定依据，对健康总评分阈值与所述水域健康总评分进行校对分析，当所述水域健康总评分高于所述健康总评分阈值时，表明所述待测水域质量良好，当评分低于时表明所述待测水域质量不达标，对两者进行评分差值计算，将所述水域健康总评分较之所述健康总评分阈值对应的差值计算结果作为所述水域健康偏离度，进一步的，基于所述水域健康偏离度对所述多组历史监测数据进行标识，进而将标识结果与单项指标数据标识结果发送至所述水质管理端可视化界面，进行水质评分展示，便于后续基于界面展示信息对所述待测水域进行指标调整，以进行生态修复。
进一步而言，所述根据所述多个水域健康度评分和所述多个权重分布结果，确定水域健康总评分，本申请步骤S500还包括：
步骤S510：判断所述多个水域健康度评分是否满足所述多组健康评分单因子阈值；
步骤S520：若全部满足，根据所述多个水域健康度评分和所述多个权重分布结果，确定所述水域健康总评分；
步骤S530：若任意单因子不满足，生成水域亚健康指标对所述多组历史监测数据进行标识，发送至所述水质管理端可视化界面。
具体而言，将构建的所述多个健康评分阈值作为判定标准，判断所述多个水域健康度评分是否达标，首先，基于所述多个健康评分阈值调取与当前时区相对应的一组健康评分单因子阈值，对所述多个水域健康度评分与该组健康评分单因子阈值进行匹配对应，基于匹配结果判定两者的满足关系，当所述多个水域健康度评分全部满足阈值时，表明所述待测水域的单项监测指标皆达标，进一步进行水域健康总评分析，以所述多个权重分布结果为基准，对所述多个水域健康度评分与所述多个权重分布结果进行匹配对应，确定所述多个水域健康度评分对应的指标权值，进一步进行评分加权计算，将计算结果作为所述水域健康总评分；当对所述多个水域健康度评分进行阈值判定时，存在任意单因子不满足，将不满足单因子对应的指标作为水域亚健康指标，并对该指标对应的所述多组历史监测数据进行标识，对所述水域亚健康指标与数据标识结果进行关联对应，进而将其发送至所述水质管理端可视化界面进行展示，以达到水质亚健康指标预警的目的，便于后续进行针对性生态调整修复。
实施例二
基于与前述实施例中一种水质监测数据的智能处理方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种水质监测数据的智能处理系统，所述系统包括：
数据获取模块11，所述数据获取模块11用于获取待测水域的预设时间粒度内多个监测指标的多组历史监测数据；
水域评分模块12，所述水域评分模块12用于根据所述多组历史监测数据，确定所述多个监测指标的多个水域健康度评分；
权重分布模块13，所述权重分布模块13用于对所述多个监测指标进行权重分布，生成多个权重分布结果；
阈值构建模块14，所述阈值构建模块14用于构建所述待测水域的多个时区的多个健康评分阈值；
综合评分模块15，所述综合评分模块15用于根据所述多个水域健康度评分和所述多个权重分布结果，确定水域健康总评分；
偏离度生成模块16，所述偏离度生成模块16用于根据所述多个健康评分阈值和所述水域健康总评分对所述待测水域进行健康度检测，生成水域健康偏离度；
数据标识模块17，所述数据标识模块17用于根据所述水域健康偏离度对所述多组历史监测数据进行标识，发送至水质管理端可视化界面。
进一步而言，所述系统还包括：
点位布置模块，所述点位布置模块用于在所述待测水域中均匀布置多个监测点位；
指标监测模块，所述指标监测模块用于在预设时间区间内遍历所述多个监测点位进行指标监测，生成多个指标特征值；
特征值聚类模块，所述特征值聚类模块用于对所述多个指标特征值进行层次聚类分析，生成任意一监测指标的一历史监测数据；
数据添加模块，所述数据添加模块用于将所述任意一监测指标的一历史监测数据，添加进所述多组历史监测数据。
进一步而言，所述系统还包括：
规则获取模块，所述规则获取模块用于获取层次聚类规则：
特征值获取模块，所述特征值获取模块用于获取第k特征值和第k+1特征值，其中，所述第k特征值的第k监测点位和所述第k+1特征值的第k+1监测点位相邻；
阈值判断模块，所述阈值判断模块用于判断所述第k特征值和所述第k+1特征值的偏差绝对值是否小于或等于特征值偏差阈值；
特征值融合模块，所述特征值融合模块用于若小于或等于，将所述第k特征值和所述第k+1特征值标识为一类，将所述第k特征值和所述第k+1特征值输入特征值融合公式，生成第k融合指标特征值，其中，所述特征值融合公式为：
其中，
为第k融合特征值，
为第k特征值权重，
为第k+1特征值权重，
为第k特征值中所融合的特征值数量，
为第k+1特征值所融合的特征值数量；
特征值标识模块，所述特征值标识模块用于若大于，将所述第k特征值和所述第k+1特征值标识为两类；
监测数据获取模块，所述监测数据获取模块用于根据所述层次聚类规则，遍历所述多个指标特征值，获取所述任意一监测指标的一历史监测数据。
进一步而言，所述系统还包括：
标定表构建模块，所述标定表构建模块用于将所述多个监测指标输入第一参与方、第二参与方直到第N参与方，构建多个水质健康度评分标定表；
模型构建模块，所述模型构建模块用于根据所述多个水质健康度评分标定表，构建多个水域健康度评分模型；
评分生成模块，所述评分生成模块用于将所述多组历史监测数据输入所述多个水域健康度评分模型，生成所述多个水域健康度评分。
进一步而言，所述系统还包括：
历史记录数据获取模块，所述历史记录数据获取模块用于获取多个所述预设时间粒度内的所述多个监测指标的多组历史记录数据；
评分标定模块，所述评分标定模块用于将所述多组历史记录数据输入所述多个水质健康度评分标定表，生成多个水质健康度评分标定结果；
模型训练模块，所述模型训练模块用于根据所述多组历史记录数据和所述多个水质健康度评分标定结果，训练所述多个水域健康度评分模型。
进一步而言，所述系统还包括：
阈值确定模块，所述阈值确定模块用于所述待测水域多个时区的多个健康评分阈值包括多组健康评分单因子阈值和多个健康总评分阈值。
进一步而言，所述系统还包括：
评分判定模块，所述评分判定模块用于判断所述多个水域健康度评分是否满足所述多组健康评分单因子阈值；
总评分确定模块，所述总评分确定模块用于若全部满足，根据所述多个水域健康度评分和所述多个权重分布结果，确定所述水域健康总评分；
指标标识模块，所述指标标识模块用于若任意单因子不满足，生成水域亚健康指标对所述多组历史监测数据进行标识，发送至所述水质管理端可视化界面。
本说明书通过前述对一种水质监测数据的智能处理方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种水质监测数据的智能处理方法及系统，对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (8)
1.一种水质监测数据的智能处理方法，其特征在于，包括：
获取待测水域的预设时间粒度内多个监测指标的多组历史监测数据；
根据所述多组历史监测数据，确定所述多个监测指标的多个水域健康度评分；
对所述多个监测指标进行权重分布，生成多个权重分布结果；
构建所述待测水域的多个时区的多个健康评分阈值；
根据所述多个水域健康度评分和所述多个权重分布结果，确定水域健康总评分；
根据所述多个健康评分阈值和所述水域健康总评分对所述待测水域进行健康度检测，生成水域健康偏离度；
根据所述水域健康偏离度对所述多组历史监测数据进行标识，发送至水质管理端可视化界面。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待测水域的预设时间粒度内多个监测指标的多组历史监测数据，包括：
在所述待测水域中均匀布置多个监测点位；
在预设时间区间内遍历所述多个监测点位进行指标监测，生成多个指标特征值；
对所述多个指标特征值进行层次聚类分析，生成任意一监测指标的一历史监测数据；
将所述任意一监测指标的一历史监测数据，添加进所述多组历史监测数据。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多个指标特征值进行层次聚类分析，生成任意一监测指标的一历史监测数据，包括：
获取层次聚类规则：
获取第k特征值和第k+1特征值，其中，所述第k特征值的第k监测点位和所述第k+1特征值的第k+1监测点位相邻；
判断所述第k特征值和所述第k+1特征值的偏差绝对值是否小于或等于特征值偏差阈值；
若小于或等于，将所述第k特征值和所述第k+1特征值标识为一类，将所述第k特征值和所述第k+1特征值输入特征值融合公式，生成第k融合指标特征值，其中，所述特征值融合公式为：
其中，
为第k融合特征值，
为第k特征值权重，
为第k+1特征值权重，
为第k特征值中所融合的特征值数量，
为第k+1特征值所融合的特征值数量；
若大于，将所述第k特征值和所述第k+1特征值标识为两类；
根据所述层次聚类规则，遍历所述多个指标特征值，获取所述任意一监测指标的一历史监测数据。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多组历史监测数据，确定所述多个监测指标的多个水域健康度评分，包括：
将所述多个监测指标输入第一参与方、第二参与方直到第N参与方，构建多个水质健康度评分标定表；
根据所述多个水质健康度评分标定表，构建多个水域健康度评分模型；
将所述多组历史监测数据输入所述多个水域健康度评分模型，生成所述多个水域健康度评分。
5.权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个水质健康度评分标定表，构建多个水域健康度评分模型，包括：
获取多个所述预设时间粒度内的所述多个监测指标的多组历史记录数据；
将所述多组历史记录数据输入所述多个水质健康度评分标定表，生成多个水质健康度评分标定结果；
根据所述多组历史记录数据和所述多个水质健康度评分标定结果，训练所述多个水域健康度评分模型。
6.权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建所述待测水域多个时区的多个健康评分阈值，包括：所述待测水域多个时区的多个健康评分阈值包括多组健康评分单因子阈值和多个健康总评分阈值。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个水域健康度评分和所述多个权重分布结果，确定水域健康总评分，包括：
判断所述多个水域健康度评分是否满足所述多组健康评分单因子阈值；
若全部满足，根据所述多个水域健康度评分和所述多个权重分布结果，确定所述水域健康总评分；
若任意单因子不满足，生成水域亚健康指标对所述多组历史监测数据进行标识，发送至所述水质管理端可视化界面。
8.一种水质监测数据的智能处理系统，其特征在于，所述系统包括：
数据获取模块，所述数据获取模块用于获取待测水域的预设时间粒度内多个监测指标的多组历史监测数据；
水域评分模块，所述水域评分模块用于根据所述多组历史监测数据，确定所述多个监测指标的多个水域健康度评分；
权重分布模块，所述权重分布模块用于对所述多个监测指标进行权重分布，生成多个权重分布结果；
阈值构建模块，所述阈值构建模块用于构建所述待测水域的多个时区的多个健康评分阈值；
综合评分模块，所述综合评分模块用于根据所述多个水域健康度评分和所述多个权重分布结果，确定水域健康总评分；
偏离度生成模块，所述偏离度生成模块用于根据所述多个健康评分阈值和所述水域健康总评分对所述待测水域进行健康度检测，生成水域健康偏离度；
数据标识模块，所述数据标识模块用于根据所述水域健康偏离度对所述多组历史监测数据进行标识，发送至水质管理端可视化界面。
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