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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明公开一种基于Informer模型的水质预警方法，包括对于时序水质数据的预测及异常检测模型两部分。首先，选取时序数据并对缺失值进行补齐，并对补齐后的数据进行多项式平滑滤波Savitzky‑Golay,SG处理。在此基础上，对SG滤波平滑处理后的数据进行训练，接着对生成的时序预测模型输出的预测值进行基于Loess的季节性特征分解并剔除季节性分量。此外，采用孤立森林对分解后的多维特征数据进行建模，超出安全区间之外的数据设定为异常值，从而达到水质预警的效果。其中，异常值结合《地表水环境质量标准》GB3838‑2002作为评判的标准。本发明能够有效地解决实时性预测和安全区间的设置问题，使得准确率和召回率得到进一步提高。
主权项：1.一种基于Informer模型的水质预警方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，获取过去一段时间的水质指标所组成的时间序列数据并挑选对于水质好坏影响程度较大的水质指标特征，采用多项式差值的方式补齐缺失数据；并补齐缺失数据；步骤S2，对该数据进行多项式平滑滤波Savitzky-Golay,SG降噪；步骤S3，将步骤S2中处理好的数据输入Informer模型，Informer模型实现对未来水质的多步预测；步骤S4，将步骤S2中处理好的数据基于局部加权回归进行特征分解Seasonal-TrenddecompositionprocedurebasedonLoess,STL并剔除季节性分量，通过孤立森林来对分解后的多维特征数据进行建模，将孤立森林非异常点的中心偏离程度作为安全区间的阈值设定标准；步骤S5，将步骤S3中预测好的多步数据STL特征分解并剔除季节性分量，在孤立森林阈值之外的数据便是异常值；步骤S6，参考地表水环境质量标准GB3838-2002，对异常值的真实性进行评判。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 基于Informer模型的水质预警方法
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