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申请/专利权人：深圳市壹格锐科技有限公司
申请日：2024-04-26
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118118032B
主分类号：H03M7/30
分类号：H03M7/30;G06F18/213;G06F18/2433;G06F123/02;G01N33/18
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明涉及污水化学性质分析技术领域，具体涉及一种渔业环境中污染物环境风险监测方法。该方法将分析指标的时序数据划分初始时间段，根据初始时间段内分析指标与其他水化学指标的变化趋势，获取水体受到污染的可能性；获取局部趋势特征值，并结合分析指标的相邻数据的差异获取异常度；获取趋势变化特征值，进而获取初始时间段的精确异常度；基于精确异常度对于预定时间段重新划分为精确时间段，将精确时间段内各项水化学指标的时序数据进行压缩，并传输至污染物风险检测平台进行渔业环境的监测。本发明考虑到水体流速对水体中污染物扩散的影响，使水化学指标在精确时间段的数据具有较高的相似性，提高了数据压缩的效率。
主权项：1.一种渔业环境中污染物环境风险监测方法，其特征在于，该方法包括：获取渔业环境中至少三项水化学指标在预定时间段内的时序数据；任意选择一项水化学指标作为分析指标，所述水化学指标中存在与分析指标的相关性相同和相关性相反的水化学指标；将预定时间段划分为至少两个初始时间段；依据每个初始时间段内分析指标与其他水化学指标的变化趋势的差异，获取每个初始时间段内水体受到污染的可能性；根据分析指标在每个初始时间段内数据的局部变化趋势和整体趋势的差异，以及趋势变化的剧烈程度，获取每个初始时间段的局部趋势特征值；依据每个初始时间段内水体受到污染的可能性、所述局部趋势特征值、分析指标的相邻数据的差异，获取每个初始时间段的异常度；将每个初始时间段内水体流速顺序排列得到水体流速序列；根据水体流速序列中上升和下降的趋势转变次数，以及数据趋势转变中趋势波动的程度大小，获取初始时间段的趋势变化特征值；结合每个初始时间段的趋势变化特征值与异常度，获取每个初始时间段的精确异常度；基于相邻的初始时间段的精确异常度将预定时间段重新划分，获取精确时间段；将每个精确时间段内每项水质监测的水化学指标的时序数据进行数据压缩，并传输至污染物风险检测平台进行渔业环境的监测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市壹格锐科技有限公司 一种渔业环境中污染物环境风险监测方法
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