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申请/专利权人：信开环境投资有限公司;中国水利水电科学研究院
申请日：2024-03-19
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN118098441A
主分类号：G16C20/70
分类号：G16C20/70;G16C20/20;G06F18/243;G06F18/25;G06N5/045;G06N20/20;G06N5/01;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于反事实解释的河道污染物排放阈值诊断方法，包括以下步骤：S1、收集干流目标断面与支流汇入断面的流量、水质时序数据，并对原始数据进行数据清洗、异常值剔除和归一化处理；S2、依据滑动窗口内提取支流汇入断面的污染物浓度、流量数据的时间序列特征值；S3、依据结果窗口内目标断面的水质序列判别是否满足水质目标；S4、将时间序列特征样本与对应标签按照一定比例划分为训练集和验证集，票数最多的类别即为最终判别结果；S5、基于训练完成的随机森林分类模型，引进反事实解释模型求解，给出阈值方案。本发明无需构建水动力模型，这较好地解决了河道断面数据稀缺的问题，具有提高计算快速和直观性的优点。
主权项：1.一种基于反事实解释的河道污染物排放阈值诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集干流目标断面与支流汇入断面的流量、水质时序数据，并对原始数据进行数据清洗、异常值剔除和归一化处理；S2、依据滑动窗口内提取所述支流汇入断面的污染物浓度、流量数据的时间序列特征值；S3、依据结果窗口内目标断面的水质序列判别是否满足水质目标，水质达标标签为0，水质不达标标签为1；S4、将时间序列特征样本与对应标签按照一定比例划分为训练集和验证集，输入到随机森林分类模型中进行训练，所述随机森林由多个决策树组成，判别结果取决于所有决策树的分类投票结果，票数最多的类别即为最终判别结果；S5、基于训练完成的所述随机森林分类模型，引进反事实解释模型求解满足目标水质条件下各时间序列特征变量的最小变动，给出阈值方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 信开环境投资有限公司;中国水利水电科学研究院 一种基于反事实解释的河道污染物排放阈值诊断方法
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