[发明专利]景观水体水质在线预警系统

权利要求书

1.一种景观水体水质在线预警系统，由景观水体水质在线监测系统、数据中心和主控计算机组成；其特征在于：

所述景观水体水质在线监测系统，用于监测景观水体的水质数据并与数据中心进行数据传输，包括设置在水质在线监测点处的若干个遥测远传终端和数据传输系统；所述若干个遥测远传终端分别位于景观水体中水质监测点上，用于在线测量景观水体的水质数据，并按约定的时间将采集的水质数据以有线或无线方式定时发送给数据中心；所述数据传输系统用于遥测远传终端与数据中心的信息传输；

所述数据中心用于控制景观水体水质在线监测系统，并存储其发回的水体水质数据，包括服务器和存储在该服务器中的数据库；所述服务器用于监控所述遥测远传终端采集到的景观水体的水质数据，并与数据传输系统进行数据传输；所述数据库用来存储按时序监测的景观水体水质在线监测数据；

所述主控计算机通过调用并运行下述功能模块，随时处理数据库中的数据，实现在线监测水质数据的分析与管理；当水体水质发生恶化时，进行预测预警，并依据预警警情提出应急预案；

所述主控计算机中存储有以下功能模块：

1）数据存储模块，用于存储景观水体水质在线预警的相关数据和信息；

2）在线监测控制模块，用于控制水质在线监测系统按设定的时间对水体水质进行循环监测；

3）水质预测模块，用于读取数据库中按时序监测的水质数据，并将其作为输入数据代入神经网络模型进行景观水体水质预测；

4）水质预警模块，读取水质预测结果，用于分析水质监测与预测结果，分别对每项水质参数异常监测值进行预警,并进行预警警级的确定；

5）专家应急预案模块：用于针对各项水质指标的预警警情提出应急预案。

2.根据权利要求1所述景观水体水质在线预警系统，其特征在于：所述水质数据至少包括水温（T）、溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、氨氮（N）和叶绿素a（Chla）水质参数。

3.根据权利要求1所述景观水体水质在线预警系统，其特征在于：所述相关数据至少包括：景观水体的地图信息以及水文、水质基础数据，景观水体的在线监测水质数据，包括温（T）、溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、氨氮（N）、叶绿素a（Chla）五项水质参数。

4.根据权利要求1或2所述景观水体水质在线预警系统，其特征在于：所述神经网络模型是指建立BP神经网络模型，该BP神经网络模型是一个包括输入层、隐含层和输出层的三层神经网络；其中，该BP神经网络模型需要输入的数据为水温（T）、溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、氨氮（N）和叶绿素a（Chla）五项水质参数，输入层节点为5；网络结构的传递函数采用tansig函数，输出层传递函数选用purelin函数，输出结果为五项水质参数的预测值，输出层节点为5；该BP神经网络模型利用数据库中的水质监测数据为样本训练BP神经网络模型，然后将预测时刻之前某一连续时间段内的水质监测数据输入到已训练好的BP神经网络模型进行预测，即得到预测时刻的水体水质参数；网络训练函数采用trainlm函数，网络学习函数采用BP学习规则learngd；BP神经网络模型的拓扑结构由一个输入层、一个隐含层、一个输出层组成，输入层、输出层分别包含5个节点，各层之间由传递函数连接；模型运行过程中向输入层输入水温（T）、溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、氨氮（N）和叶绿素a（Chla）五项水质参数的实测数据，输出层输出该五项水质参数的预测值；

所述水质预测模型的表达式为：

Q_预测(t)=F(Q(t-1)，Q(t-2)，…，Q(t-n))

其中，Q_预测(t)是t时刻水体水质参数的预测值向量，该向量包含水温（T）、溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、氨氮（N）和叶绿素a（Chla）五项水质参数；Q(t-n)是(t-n)时刻水体水质参数的实测值向量，该向量包含水温（T）、溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、氨氮（N）和叶绿素a（Chla）五项水质参数；n为连续时间段内水质监测的时间步长；F为由神经网络确定的输入-输出映射关系。