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一种基于大数据的水污染溯源方法和系统 

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申请/专利权人:山西华境清治环保科技有限公司

摘要:本发明公开了一种基于大数据的水污染溯源方法和系统,涉及数据处理技术领域,该系统包括以下组成部分:步骤S100,数据收集与预处理;步骤S200,动态权重调整算法设计;步骤S300,水污染溯源模型构建:步骤S400,溯源结果验证与优化;步骤S500,溯源结果展示与应用。通过部署在河流、湖泊水体中的水质监测站和气象站设备,实时收集水质、气象和水文数据,并对收集到的数据进行预处理。通过设计动态权重调整算法,能够实时地根据数据的变化趋势和重要性自动调整各数据源和影响因素的权重,有效地利用了实时数据和历史数据的优势,使得溯源模型能够更准确地反映当前的水质状况和环境变化,从而提高了溯源结果的准确性和时效性。

主权项:1.一种基于大数据的水污染溯源方法,其特征在于,该方法包括以下具体步骤:步骤S100,数据收集与预处理:通过部署在河流、湖泊水体中的水质监测站和气象站设备,实时收集水质、气象和水文数据,并对收集到的数据进行预处理;步骤S200,动态权重调整算法设计:设计一种基于实时数据和历史数据变化的动态权重调整算法,根据实时数据的更新和历史数据的变化趋势,自动计算并调整各数据源和影响因素的权重;步骤S200包括:步骤S201,根据历史数据和专家知识,初步设定各数据源和影响因素的权重;步骤S202,实时获取最新的监测数据,分析各数据源数据的变化趋势,识别数据中的异常或突变点;步骤S202采用ARIMA模型算法分析各数据源数据的变化趋势,其计算公式为:其中,Yt是收集到的数据在时刻t的值,i和j分别是自回归项和移动平均项的索引,φi和θj分别是自回归项和移动平均项的系数,L是滞后算子,p是自回归项的阶数,q是移动平均项的阶数,εt是误差项,c是常数项,δ是趋势项的系数,d是差分阶数,ΔkYt-k表示Yt的k阶差分;步骤S203,根据数据变化量、相关性和重要性因素,计算各数据源和影响因素的权重调整因子,根据权重调整因子和当前权重,计算新的权重值,通过多次迭代,不断调整权重;步骤S203中调整权重的具体步骤为:1根据历史数据和专家知识,初步设定各数据源和影响因素的权重;2分析每个数据源或影响因素的数据变化量,并评估各数据源或影响因素之间的相关性,根据业务需求或专家知识确定每个数据源或影响因素的重要性,为每个数据源或影响因素计算一个权重调整因子;3根据计算得到的权重调整因子和当前的权重,计算新的权重值;4设定迭代优化过程的终止条件,包括达到预设的迭代次数、权重变化量小于预设阈值、目标函数值收敛,在每次迭代中,重新计算权重调整因子并更新权重值;5当迭代优化过程结束,输出最终的权重向量;步骤S203中采用梯度下降算法进行迭代优化,为待优化的权重向量w分配初始值w0,根据需求,定义目标函数fw,该函数用于评估权重向量w的质量,在每次迭代中,计算目标函数fw在当前权重向量wt处的梯度根据梯度下降法的公式更新权重向量w,得到新的权重向量wt+1,其中,η是学习率,重复迭代,直到满足终止条件,输出最终的权重向量w,作为动态权重调整算法的优化结果;步骤S300,水污染溯源模型构建:基于调整后的权重,构建水污染溯源模型,通过模拟污染物的扩散路径和速度参数,结合地理信息和气象条件因素,进行污染源的追踪和定位;步骤S400,溯源结果验证与优化:将溯源结果与实地调查和专家意见进行对比验证,根据验证结果对算法和模型进行优化和调整;步骤S500,溯源结果展示与应用:将溯源结果以图表的形式展示给用户,包括污染扩散地图和污染源分布图,并将其应用于环境管理、应急响应和污染控制领域。

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