[发明专利]基于时间序列关联与聚类分析的水质污染物变化监测系统

权利要求书

1.一种基于时间序列关联与聚类分析的水质污染物变化监测系统，其特征在于，包括：

实时河道水质检测装置，用于采集多维度的实时河道水质数据；

数据预处理装置，用于对所述实时河道水质数据进行预处理；

历史时间序列获取装置，用于保存经预处理的实时河道水质数据，形成每一测量对象的历史时间序列，并获取每一测量对象的动态合理阈值；

污染物变化测量装置，用于根据多个检测站点的所述历史时间序列，聚类获得主要污染变化情况。

2.根据权利要求1所述的基于时间序列关联与聚类分析的水质污染物变化监测系统，其特征在于，所述实时河道水质数据包括化学需氧量、磷、氨氮、氧化还原电位、溶氧量、电导率和/或浊度。

3.根据权利要求1所述的基于时间序列关联与聚类分析的水质污染物变化监测系统，其特征在于，所述数据预处理装置包括：

缺失值检查单元，用于对接收的数据进行漏传缺项检测并补全；

异常值处理单元，用于剔除数据中超出所述动态合理阈值范围的错误数据；

数据合并单元，用于将所有数据进行合并处理。

4.根据权利要求1所述的基于时间序列关联与聚类分析的水质污染物变化监测系统，其特征在于，所述历史时间序列获取装置包括：

序列统计模块，用于对历史时间序列中单一测量对象的时间序列进行平稳性和周期性统计。

5.根据权利要求1所述的基于时间序列关联与聚类分析的水质污染物变化监测系统，其特征在于，所述污染物变化测量装置包括：

污染物类型识别模块，用于根据所述历史时间序列利用KMeans聚类算法获取不同时间的污染类型。

6.根据权利要求1所述的基于时间序列关联与聚类分析的水质污染物变化监测系统，其特征在于，利用KMeans聚类算法获取污染类型的具体过程包括以下步骤：

1)获取聚类类别及数量；

2)对数据进聚类，并对离群点进行判定和清除；

3)根据少量样本数据特征均值调整各类别的聚类中心；

4)计算全样本数据与步骤3)获得的各聚类中心的距离，将其划分至最近类别中；

5)重新计算每个类别的聚类中心；

6)判断聚类结果是否收敛，若是，则结束，若否，则返回步骤3)。

7.根据权利要求1所述的基于时间序列关联与聚类分析的水质污染物变化监测系统，其特征在于，还包括：

站点间水质对比装置，用于利用Minkowski距离方法计算获得各检测站点的水质参数差距。

8.根据权利要求1所述的基于时间序列关联与聚类分析的水质污染物变化监测系统，其特征在于，还包括：

报警装置，用于在主要污染变化情况发生异常时产生报警信息。

9.根据权利要求1所述的基于时间序列关联与聚类分析的水质污染物变化监测系统，其特征在于，每个所述检测站点均设有一实时河道水质检测装置、一数据预处理装置和一历史时间序列获取装置。