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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开了一种基于自适应模糊聚类的水质评估方法及系统，该方法包括：获取水质污染参数；基于EMT的时间序列聚类算法与模糊数学算法，对水质污染参数进行聚类分析，得到水质污染参数指标；基于深度学习神经网络，对水质污染参数指标进行水质污染预测，并根据水质污染预测结果进行水质等级划分，得到综合水质评价等级；根据综合水质评价等级进行预警级别的划分处理，根据划分后的预警级别进行水质风险预警。通过使用本发明，能够从多维度对水质进行客观的评价分析，从而提高水质预测结果的准确度。本发明作为一种基于自适应模糊聚类的水质评估方法及系统，可广泛应用于水质参数评估领域。
主权项：1.一种基于自适应模糊聚类的水质评估方法，其特征在于，包括以下步骤：获取水质污染参数，所述水质污染参数包括目标流域的环境检测参数和环境检测参数对应的生态社会参数；基于EMT的时间序列聚类算法与模糊数学算法，对水质污染参数进行聚类分析，得到水质污染参数指标；基于深度学习神经网络，对水质污染参数指标进行水质污染预测，并根据水质污染预测结果进行水质等级划分，得到综合水质评价等级；根据综合水质评价等级进行预警级别的划分处理，根据划分后的预警级别进行水质风险预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于自适应模糊聚类的水质评估方法及系统
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