一种液位监测序列的数据还原方法以及系统

    公开(公告)号:CN117453669A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311437814.7

    申请日:2023-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种液位监测序列的数据还原方法以及系统,方法包括提取排水网络的液位点,采集原始液位数据组成原始液位序列;根据相似度将原始液位序列分成多组序列子集;构建序列子集的三维张量,记录无效值的索引坐标,并将所有无效值替换为零值;根据空间关联关系与时间关联关系对每一所述序列子集的三维张量进行联合建模并通过优化迭代的方式对所述联合建模的结果进行拟合收敛,根据拟合收敛结果得到每一序列子集的拟合张量;根据索引坐标,采用所述拟合张量中的拟合液位数据替换所述三维张量中的零值。本方法利用了排水管网中的拓扑关系,综合考虑了序列中存在的时序和空间特征信息,实现了对复杂场景中数据还原效果的鲁棒。

    基于二分类和聚类算法的排水系统异常监测方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117113247A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202310972870.4

    申请日:2023-08-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于二分类和聚类算法的排水系统异常监测方法、设备及存储介质,包含:获取监测数据序列;定义趋势估计序列;根据趋势估计序列和监测数据序列计算均方偏差值;将趋势估计序列中各时刻的值分别加减均方偏差值,得到该时间段内液位监测值的异常上下边界;对监测数据序列中的全部点位进行二分类;对异常数据进行时间维度的聚类,得到动态数量的异常簇;将异常簇中的异常样本数据按照时间升序排列,选择最中间时刻的异常值作为典型异常值。本发明提供的基于二分类和聚类算法的排水系统异常监测方法,基于单一时序的液位监测数据,利用大数据分析算法,科学确定液位监测数据中的异常值,并基于此划分动态的异常时段范围。

    基于肯德尔秩相关分析的监测设备布点优化方法及装置

    公开(公告)号:CN119129941B

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411604398.X

    申请日:2024-11-12

    Abstract: 本发明提供了一种基于肯德尔秩相关分析的监测设备布点优化方法及装置,方法包括:获取污水处理厂的多个水质数据集合;对多个水质数据集合进行数据清洗及正态分布检测,得到检测结果;基于检测结果和清洗后的水质数据集合中的历史水质数据值确定相关性分析方式;若相关性分析方式为肯德尔秩相关分析,基于肯德尔秩相关分析对多个水质数据集合进行相关性分析得到相关性系数;基于相关性系数和预先设置的系数阈值进行参数分组得到多个显著性参数组;基于相关性系数和预先设置的拟合方式,确定待优化参数;待优化参数对应的监测设备为待优化设备。该方式中,有效确定参数的冗余性,从而降低了监测设备维护成本,提高了污水处理厂的运行效率。

    基于肯德尔秩相关分析的监测设备布点优化方法及装置

    公开(公告)号:CN119129941A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411604398.X

    申请日:2024-11-12

    Abstract: 本发明提供了一种基于肯德尔秩相关分析的监测设备布点优化方法及装置,方法包括:获取污水处理厂的多个水质数据集合;对多个水质数据集合进行数据清洗及正态分布检测,得到检测结果;基于检测结果和清洗后的水质数据集合中的历史水质数据值确定相关性分析方式;若相关性分析方式为肯德尔秩相关分析,基于肯德尔秩相关分析对多个水质数据集合进行相关性分析得到相关性系数;基于相关性系数和预先设置的系数阈值进行参数分组得到多个显著性参数组;基于相关性系数和预先设置的拟合方式,确定待优化参数;待优化参数对应的监测设备为待优化设备。该方式中,有效确定参数的冗余性,从而降低了监测设备维护成本,提高了污水处理厂的运行效率。

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