[发明专利]基于人工智能的水质减排方法及相关设备

说明书

本申请提出一种基于人工智能的水质减排方法、装置、电子设备及存储介质，基于人工智能的水质减排方法包括：从水质监测数据库采集预设时间段内的河流水文数据，河流水文数据包括干流水文数据和支流水文数据；依据河流水文数据训练第一回归模型；依据预设的约束条件和所述第一回归模型构建目标函数；利用梯度下降法求解目标函数获得候选减排方案；计算实时采集的支流水文数据与候选减排方案的差值，并将差值输入所述第一回归模型以获得减排结果；依据减排结果推荐减排方案。该方法通过历史水文数据构建了目标函数，并优化目标函数获得了标定减排方案，从而能够提高减排效率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的水质减排 方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

近年来环境污染问题日益突出并受到社会的广泛关注，因此人们对水域 环境质量的要求也越来越高，科学的管理河流流域水环境、保护水生态系统 已成为一项重要的任务。

目前通常通过减少河流污染因子的排放从而保护河流的水质，而现阶段 制定减排方案通常需要耗费大量人力和物力反复测量水文数据以确定较为合 适的减排方案，从而导致减排方案能效较低。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种基于人工智能的水质减排方法及相关设 备，以解决如何提高减排性能这一技术问题，其中，相关设备包括基于人工 智能的减排装置、电子设备及存储介质。

本申请实施例提供一种基于人工智能的水质减排方法，所述方法包括：

从水质监测数据库采集河流水文数据，所述河流水文数据包括干流水文 数据和支流水文数据；

依据所述河流水文数据训练第一回归模型，所述第一回归模型用以表征 干流水文数据与支流水文数据的对应关系；

依据预设的约束条件和所述第一回归模型构建目标函数；

利用梯度下降法求解所述目标函数获得候选减排方案，所述候选减排方 案用以表征满足约束条件的减排方案；

计算实时采集的支流水文数据与所述候选减排方案的差值，并将所述差 值输入所述第一回归模型以获得减排结果。

上述基于人工智能的水质减排方法通过从水质监测数据库采集河流水文 数据获得了河流干流和河流各个支流的水文数据，为后续模型拟合与减排方 案选取提供了数据支撑，并依据所述河流水文数据训练了第一回归模型，用 以表征干流水文数据与支流水文数据的对应关系，进一步依据预设的条件和 所述第一回归模型构建了目标函数，并利用梯度下降法对目标函数进行求解 以获得了候选减排方案，最终利用预设的环保标准对候选减排方案进行评估 获得了标定减排方案，从而能够依据对历史数据的分析获得最终减排方案， 节省了人力物力并提升了减排方案选取的效率，从而能够提升水质减排的能 效。

在一些实施例中，所述依据所述河流水文数据训练第一回归模型，所述 第一回归模型用以表征干流水文数据与支流水文数据的对应关系，包括：

将所述支流水文数据作为自变量，并将所述干流水文数据作为因变量以 构建线性函数；

利用最小二乘法拟合所述线性函数的参数以获得参数集合；

匹配所述参数集合中的每个参数与支流水文数据以构建第一回归模型。

如此，通过对每个支流的水文数据和对应的干流水文数据建立线性函数 关系，并依据最小二乘法对线性函数中的参数进行计算，从而构建了第一回 归模型，所述第一回归模型能够表征支流水文数据对干流水文数据的影响程 度，从而为规划减排方案提供数据支撑，提高减排能效。

在一些实施例中，所述依据河流减排量和所述第一回归模型构建目标函 数，所述河流减排量指减排方案实施前后河流水文数据的差值，包括：