CN119416129A 一种基于深度学习的暴雨场景下的污水监测方法及系统 （湖南亿康环保科技有限公司）

一种基于深度学习的暴雨场景下的污水监基于深度学习的暴雨场景下的污水监测方法及水水质数据与气象数据，生成环境监测数据序2对所述环境监测数据序列进行清洗与特征提取，生成水质时空特征将所述水质时空特征矩阵输入深度学习模型，所述深度学习基于所述预测结果序列与历史环境监测数据，构建多级决策树模执行所述多级调控方案，并将所述多级调控方案的实际执行效将所述水质数据集与所述气象数据序列按时间维度对齐，基于水质述对所述环境监测数据序列进行清洗与特征提对所述环境监测数据序列进行数据清洗，去除缺失值和噪声点，生成对清洗后的环境检测数据序列进行时间序列和空间地理特征提取将水质时空特征矩阵输入深度学习模型，对污水水质变化趋势进对所述污水水质变化趋势序列进行异常检测，标记可能发生的所述预测结果序列包括污水水质变化趋势序列和基于所述预测结果序列与历史环境监测数据，构建多级决策树模型对所述多级决策路径中的关键决策节点进行风险评估，并根3述采用联邦学习更新策略对深度学习模型与多级调控方案进行优化和调执行多级调控方案，获取所述多级调控方案的实际执行效果，将所述实际执行效果数据集与预测结果序列进行比对，计算预测误述采用联邦学习更新策略对深度学习模型与多级调控方案进行优化和基于所述性能评价参数集合，采用联邦学习更新策略和自适应优化数据采集模块，从多个传感器和数据源获取污水水质数据和气象数据预处理与特征提取模块，对所述环境监测数据序列进行清深度学习模型预测模块，将所述水质时空特征矩阵输入深度学习多级调控方案生成与执行模块，基于预测结果序列和历史环境系统监控与自适应模块，持续监控系统的运行以实现如权利要求1_7任一项所述的一种基于深度学习的暴雨场景下的污水监测方45境监测数据序列；水水质变化趋势序列；所述预测结果序列包括污水水质变化趋势序列和监测数据序列；6[0016]图1为本申请实施例提供的一种基于深度学习的暴雨场景下的污水监测方法的流图2为本申请实施例提供的一种基于深度学习的暴雨场景下的污水监测系统的结7应模型优化模块，采用联邦学习更新策略对深度学习模型与多级调控方案进行优化和调;[0030]S120：从气象监测站的远程气象数据节点获取对应监测区域的包括实时降雨量、;[0036]将步骤S110中生成的水质数据集D"与步骤S120中的气象数据序列D"进行时间维使用时间戳t对两个数据集进行同步处理，按时间维度对齐，形成临时匹配数据8;;其中则认为该气象监测站与水质监测站之间的数据具有关联性，进。;若X-XI>30X则X视为异常值，其中：;环境监测数据序列。;其中归一化后的变量；min(x)、max(x)分别表示为变量X'的最小值和最9;;[0046]根据步骤S220中生成的标准化的环境监测数据序列Dd，提取时间序列与空间地;D中;;其中水质时空特征矩阵矩阵拼接操作。;;基于步骤S310提取的时空嵌入特征矩阵，利用深度学习模型网络对其进行预深度学习模型输入：将时空嵌入特征矩阵输入深度学习模型（如LSTM或;;其中时间t时刻预测的水质变化趋势；wo、b,分别为全连接层的权重和偏置;ist;;;[0060]决策树模型构建：使用基于ID3或CART算法的多级决策树模型，构建多级决策路;;;;所有可能方案中选择与当前路径风险评估值R(P)最接近的应急方案。。;其中污水调控措施指令集合。。;;p";;;;;;;[0082]实施例二：图2示出根据本发明实施例的一种基于深度学习的暴雨场景下的污水境监测数据序列。[0083]数据预处理与特征提取模块20，对所述环境监测数据序