一种高锰酸盐指数的水质软测量预测方法技术

本发明专利技术实施方式涉及环境监测领域，公开了一种高锰酸盐指数的水质软测量预测方法。包括：获取待测水环境中多个水质监测指标的数据值，每个水质监测指标被获取到的数据值有多个，多个水质监测指标中至少有一个为高锰酸盐指数；从除高锰酸盐指数之外的各水质监测指标中选取若干个水质监测指标，将所选的水质监测指标的数据值形成数据样本集，将数据样本集划分为训练集及测试集，利用支持向量机算法对训练集进行训练，获得高锰酸盐指数软测量模型；利用测试集，对高锰酸盐指数软测量模型进行测试，获得测试结果；重复执行模型的建立和模型测试，直至获得的测试结果符合预设条件，将符合预设条件的高锰酸盐指数软测量模型作为最终的软测量模型。所得模型预测效果精确，降低高锰酸盐指数的水质软测量预测成本。

A water quality soft sensor prediction method based on permanganate index

The embodiment of the invention relates to the field of environmental monitoring, and discloses a water quality soft sensing prediction method based on permanganate index. It includes the data value of multiple water quality monitoring indexes in the water environment, and the number of data obtained by each water quality monitoring index, at least one of the multiple water quality monitoring indexes is permanganate index; several water quality monitoring indexes are selected from the water quality monitoring indexes except the permanganate index. The data set of the selected water quality monitoring index is formed, the sample set is divided into training set and test set, the training set is trained by the support vector machine algorithm, the permanganate index soft measurement model is obtained, and the test set is used to test the permanganate index soft measurement model, and the test results are obtained. The establishment of the repeated execution model and the model test, until the obtained test results conform to the presupposition conditions, the permanganate index soft measurement model which meets the preset conditions is used as the final soft measurement model. The prediction accuracy of the model is accurate and the prediction cost of water quality soft sensing is reduced.

【技术实现步骤摘要】
一种高锰酸盐指数的水质软测量预测方法
本专利技术涉及环境监测领域，特别涉及高锰酸盐指数的水质软测量预测技术。
技术介绍
众所周知，我国水资源十分稀缺，人均占有量仅占世界平均水平的1/4，同时严重的水环境的污染问题,如水污染、水体富营养化、城市黑臭水体、地下水污染等。使水资源问题愈加突出。在农村，我国将近96％的、约80～90亿t/a的农村污水没有治理，严重农村环境污染和河海流域污染，在城市，黑臭水体已然成为一种城市病，所有城市几乎无一幸免。国内大部分河流均受到不同程度的污染。缓解水资源紧张、加大污水净化、减轻水环境污染刻不容缓。随着水环境保护及污染治理的紧迫，水质监测提供的水质信息尤为重要，水质监测是水环境保护及污染治理的重要基础，其重要性关乎掌握水资源质量状况、以及对用水、污水处理、排污等有效监控。一方面，受污染水体的水质情况都需要通过高锰酸盐指数、氨氮、总氮(TN)、总磷(TP)等关键水质指标的监测提供准确及时的水质动态信息，另一方面，及时有效的污水处理参数监测，对污水处理系统有重大意义，污水的排放必须符合国家污水排放标准中的相关规定，这就要求我们必须检测处理出水中TN、TP、高本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高锰酸盐指数的水质软测量预测方法，其特征在于，包括：数据的获取及分析：获取待测水环境中多个水质监测指标的数据值，每个水质监测指标被获取到的数据值有多个，多个所述水质监测指标中至少有一个为高锰酸盐指数；模型的建立：从除所述高锰酸盐指数之外的各水质监测指标中选取若干个水质监测指标，将所选的水质监测指标的数据值形成数据样本集，将所述数据样本集划分为训练集及测试集，利用支持向量机算法对所述训练集进行训练，获得高锰酸盐指数软测量模型；模型测试：利用所述测试集，对所述高锰酸盐指数软测量模型进行测试，获得测试结果；重复执行所述模型的建立和所述模型测试，直至获得的测试结果符合预设条件，将符合所述预设条件的...

【技术特征摘要】
1.一种高锰酸盐指数的水质软测量预测方法，其特征在于，包括：数据的获取及分析：获取待测水环境中多个水质监测指标的数据值，每个水质监测指标被获取到的数据值有多个，多个所述水质监测指标中至少有一个为高锰酸盐指数；模型的建立：从除所述高锰酸盐指数之外的各水质监测指标中选取若干个水质监测指标，将所选的水质监测指标的数据值形成数据样本集，将所述数据样本集划分为训练集及测试集，利用支持向量机算法对所述训练集进行训练，获得高锰酸盐指数软测量模型；模型测试：利用所述测试集，对所述高锰酸盐指数软测量模型进行测试，获得测试结果；重复执行所述模型的建立和所述模型测试，直至获得的测试结果符合预设条件，将符合所述预设条件的高锰酸盐指数软测量模型作为最终的软测量模型。2.根据权利要求1所述的高锰酸盐指数的水质软测量预测方法，其特征在于，所述模型测试前，和所述模型测试后，还包括：通过十折交叉验证对所获得的高锰酸盐指数软测量模型进行优化；所述对高锰酸盐指数软...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱亚杰，王云，王伟，李响，鲁海杰，
申请(专利权)人：复凌科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31