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一种基于信号分解与Informer网络的水质于信号分解与Informer网络的水质参数监测与间函数使用集合经验模态进行分解；采用和所述空间函数进行整合，获得水质参数预测22.根据权利要求1所述一种基于信号分解与Informer网络的水质参数监测与预测方3.根据权利要求2所述一种基于信号分解与Informer网络的水质参数监测与预测方4.根据权利要求3所述一种基于信号分解与Informer网络的水质参数监测与预测方T是X的转置；选的空间函数EOFs上；对于每个时间步，通过将原始的水质参数数据与选定的空间函数空间函数EOFs表示水质参数数据中的空间函数，时间系数PCs表示每个空间函数的时5.根据权利要求4所述一种基于信号分解与Informer网络的水质参数监测与预测方3(3.4)生成中间信号：原始信号i(t)减去所述均值包络线h(t)，得到一个中间信号m6.据权利要求1所述一种基于信号分解与Informer网络的水质参数监测与预测方法，将未来将不同时间点的高频分量的预测结果进行插值、平滑处理7.据权利要求1所述一种基于信号分解与Informer网络的水质参数监测与预测方法，4一种基于信号分解与Informer网络5将时空三维数据集拆分为互不相关的空间函[0025](2.5)计算时间系数：将步骤(1)采集的原始的所述水质参数数据投影到步骤[0027]空间函数EOFs表示水质参数数据中的空间函数，时间系数PCs表示每个空间函数[0033](3.5)判断中间信号m(t)是否满6输出未来时间点的高频分量的预测结果m'[0051]图1为本发明实施例中基于信号分解与Informer网络的水质参数监测与预测方法7基于环境标准来确定；基于环境标准具体是指根据水质参数的基准值和环境标准设定上将时空三维数据集拆分为互不相关的空间函8[0078](2.5)计算时间系数：将步骤(1)采集的原始的所述水质参数数据投影到步骤[0080]空间函数EOFs表示水质参数数据中的空间函数，时间系数PCs表示每个空间函数[0086](3.5)判断中间信号m(t)是否满对于时间轴局部对称；这意味着样本信号的上包络线和下包络线需要在时间轴上保持对9[0101]采用实施例1提供的方法对海水温度进行预测；从图2_4(TP＝0时达到)表示所提出的预测模型的预测性能很劣质。采用本发明的方法进行预测对数据集和预测数据集中都没有MHW事件详[0111]此外，假阴性(FNR)和真阴性(TNR)的比率分别计算为FNR＝1_TPR和TNR＝1_FP[0112]本发明提供水质参数监测与预测方法采用EOF_EEMD_Informer模型，由于水质参中采用经验正交函数(EOF)分析方法对水质参数数据进行降维预处理，建立离散网格点之的空间函数(EOFs)和时间函数(PCs)；使用EEMD将非平稳的时间函数再次分解为若干本征

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