基于河道多态计算及Arima模型的权重组合水质预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于河道多态计算及Arima模型的权重组合水质预测方法，首先，获取河流监测站点的历史水质指标监测数据，基于Arima模型预测河流监测站点的下一时间段的各水质数据的预测值，作为初始预测值；然后，基于河道空间形态和上游监测站点的水质指标测量值，计算河道内流量比例，从而计算下游水质指标预测值；其中空间形态包括支流态和汇流态；最后，将两项预测值使用权重组合优化方法进行计算，得到最终预测值。与现有技术相比，本发明专利技术不仅利用了数据本身的特征，还考虑了河道支流和干流的空间关系，基于Arima预测值及河道多态计算的组合预测值平均误差小，具有更好的精度，适合支流态及汇流态的预测算法优化。

【技术实现步骤摘要】
基于河道多态计算及Arima模型的权重组合水质预测方法
本专利技术涉及一种基于河道多态计算及Arima模型的权重组合水质预测方法，属于水环境监测

技术介绍
河流的水质预测对于河道水质实时监测、预警及提前防范具有重要意义。学者的研究表明，河道水质的扩散具有非线性的特点，当前水质的浓度不是简单的浓度总和的逐渐扩散，而是带有河道本身及河道内外力作用的随机扰动，常规的方法多是基于监测点历史数据的内生规律进行，基于Arima模型所得到的水质预测算法是常规方法之一，该模型首先对数据序列进行稳态及非稳态的判定，当数据处于非稳态阶段，则通过差分的方式进行预处理，确保数据为稳态数据，从而能够从中得到数据变动规律，保证后续预测的准确性。除了基于数据内生规律进行预测，另一种有效的手段是基于河道水文水质模型进行，如使用MIKE模型进行大流域的水质预测(徐帅等，基于MIKE21FM模型的地表水影响预测[J].环境科学与技术，2015(S1):386-390)，以及基于非点源AnnAGNPS模型及水库CEQUAL模型的湖泊水质预测(朱磊等，水文水质模型联合应用于水库水质预测研究[J].中国环境科学，2012,32(3):571-576)模型等。基于内生数据规律及基于水文水质模型方法都可以解决适用于该模型的问题。而对于支流较多的江南河道，目前的研究较为缺乏，对于支流和干流的空间关系没有明确的研究结论。
技术实现思路
专利技术目的：针对现有技术中存在的问题，本专利技术目的在于提供一种基于河道多态计算及Arima模型的权重组合水质预测方法，在Arima算法的基础上，分析河道的两种基本形态，根据上游的监测值估算下游的预测值，并使用权重组合方法将Arima预测值及河道多态估算值进行组合预测，从而具有更好的精度。技术方案：为实现上述专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：基于河道多态计算及Arima模型的权重组合水质预测方法，包括如下步骤：(1)获取河流监测站点的历史水质指标监测数据，基于Arima模型预测河流监测站点的下一时间段的各水质数据的预测值，作为预测值；(2)基于河道空间形态和上游监测站点的水质指标测量值，计算河道内流量比例，进而计算下游水质指标的预测值；其中空间形态包括支流态和汇流态；(3)将步骤(1)中得到的预测值和步骤(2)得到的预测值使用权重组合优化方法，计算得到最终预测值。步骤(1)中基于Arima模型计算初始预测值的步骤包括：(1.1)对获取的序列数据进行预处理，包括数据的清洗和数据的归一化；(1.2)对预处理后的数据序列进行稳态检测，若是非稳态的序列，则通过差分处理将序列处理成稳态序列；(1.3)对序列进行特征值计算并进行Arima模型识别；(1.4)利用得到的Arima模型构建完整的序列，并和历史序列进行对比，进行误差检测并得到误差分析结果；(1.5)当得到的Arima模型误差在合理的范围之内，则利用该模型计算预测值。步骤(2)中，对于支流态河道，计算下游监测站点的估算值的方法为：其中，VC是下游监测站点的估算值，VA是上游监测站点的监测值，WA和WC分别是计算得到的河流多态权重值，对于支流态上游的A测站点和下游的B测站点和C测站点，河流多态权重值满足如下关系：通常设定WA为0.33为初始值，至少需要实测两组水质指标及预测数据进行WB和WC的计算，实测数据超过2组，则使用最小二乘法计算权重调整常数。步骤(2)中，对于汇流态河道，计算下游监测站点的估算值的方法为：其中，VC是下游监测站点的估算值，VA是上游监测站点的监测值，WA和WC分别是计算得到的河流多态权重值，对于汇流态上游的A测站点、B测站点和下游的C测站点，河流多态权重值满足如下关系：通常设定WA为0.33为初始值，至少需要实测两组水质指标及预测数据进行WB和WC的计算，实测数据超过2组，则使用最小二乘法计算权重调整常数。步骤(3)中最终预测值的计算方法为：V＝λKVK+λArimaVArima其中，V是最终预测值，VK是基于河流多态的估算值，VArima是Arima算法计算的预测值，λK和λArima分别是对应的权重系数，根据至少一组实测数据计算得到。有益效果：本专利技术方法在Arima算法的基础上，在分析河道的两种基本形态：支流态和汇流态的基础上，基于河道断面、流速、时间等计算支流及干流的流量比例，根据上游的监测值，估算下游的预测值，并使用权重组合方法，将Arima预测值及河道多态估算值进行组合预测。实验表明：仅基于Arima算法的平均误差较大，而基于Arima预测值及河道多态计算的组合预测值平均误差为10.40％，具有更好的精度，适合支流态及汇流态的预测算法优化。附图说明图1为本专利技术实施例中研究区域河流示意图。图2为本专利技术实施例的预测方法总体流程图。图3为本专利技术实施例中的Arima算法步骤的缺失值填充示意图。图4为本专利技术实施例中河道支流态示意图。图5为本专利技术实施例中河道汇流态示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术方案作进一步说明。本专利技术实施例中以如图1所示的社渎港为研究区域对方法实施步骤及效果做详细说明。社渎港位于江苏省宜兴市东北部，西起滆湖，东入太湖。具体是以武宜运河为界，在地理界限上分为东、西社渎港，西社渎港西起滆湖，流经宜兴市高塍、屺亭汇入武宜运河；东社渎港西起武宜运河，从交汇处向南偏西约3公里后向东流经宜兴经济开发区、新庄入太湖，全长25.7公里。东、西社渎港河底宽10～30米，河底高程0.5米，河道年均径流量0.948亿立方米。社渎港的地理位置及河流示意图见图1所示。社渎港小流域内，共涉及4个行政区域，分别为宜兴经济开发区、高塍镇、芳桥镇、新庄街道。社渎港两侧范围内主要包括工业区约4000亩、农田区约5000亩、居住区约3000亩。本次评估范围为：社渎港全线沿岸两侧200m区域，西起滆湖，东入太湖，共计约12000亩。监测站设备选用微型多参数水质自动监测站，该仪器是由浙江微兰环境科技有限公司生产，具体型号是：VLMS-508。监测指标包括水质常规五参数(温度、溶解氧、浊度、电导率、pH)、COD、氨氮和总磷，可以满足监测需求。目前，常规的预测方法是基于Arima算法进行，仅仅利用的是数据本身的特性，而没有考虑支流和干流的空间关系。本专利技术实施例公开的基于河道多态计算及Arima模型的权重组合水质预测方法，将空间关系引入Arima算法之中，以Arima算法为预测基础，在分析河道的两种基本形态：支流态和汇流态的基础上，基于河道断面、流速、时间等计算支流及干流的权重比，并将其作为优化参数加入到Arima之中。具体流程如图2所示，包括：(1)使用经验的Arima算法预测河流测站点的下一时间段的预测值，作为初始预测值。其中，浊度、溶解氧、化学需氧量的经验参数为Arima(2,1,2)，氨氮模型为Arima(5,1,5)；(2)基于河流的基本水文模型和上游测站点的水质指标测量值，推算下游的水质指标的估算值；(3)将(1)中计算得到的Arima预测值和(2)所计算得到的测站估算值进行权重配比计算，根据实测值调整估算值权重计Arima权重，得到基于基本水文模型及Arima预测方法结合的水质预测模型。各步骤详细说明如下：1.基于Arima模型计算预测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于河道多态计算及Arima模型的权重组合水质预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获取河流监测站点的历史水质指标监测数据，基于Arima模型预测河流监测站点的下一时间段的各水质数据的预测值，作为预测值；(2)基于河道空间形态和上游监测站点的水质指标测量值，计算河道内流量比例，进而计算下游水质指标预测值；其中空间形态包括支流态和汇流态；(3)将步骤(1)中得到的预测值和步骤(2)得到的预测值使用权重组合优化方法，计算得到最终预测值。

【技术特征摘要】
1.基于河道多态计算及Arima模型的权重组合水质预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获取河流监测站点的历史水质指标监测数据，基于Arima模型预测河流监测站点的下一时间段的各水质数据的预测值，作为预测值；(2)基于河道空间形态和上游监测站点的水质指标测量值，计算河道内流量比例，进而计算下游水质指标预测值；其中空间形态包括支流态和汇流态；(3)将步骤(1)中得到的预测值和步骤(2)得到的预测值使用权重组合优化方法，计算得到最终预测值。2.根据权利要求1所述的基于河道多态计算及Arima模型的权重组合水质预测方法，其特征在于，步骤(1)中基于Arima模型计算初始预测值的步骤包括：(1.1)对获取的序列数据进行预处理，包括数据的清洗和数据的归一化；(1.2)对预处理后的数据序列进行稳态检测，若是非稳态的序列，则通过差分处理将序列处理成稳态序列；(1.3)对序列进行特征值计算并进行Arima模型识别；(1.4)利用得到的Arima模型构建完整的序列，并和历史序列进行对比，进行误差检测并得到误差分析结果；(1.5)当得到的Arima模型误差在合理的范围之内，则利用该模型计算预测值。3.根据权利要求1所述的基于河道多态计算及Arima模型的权重组合水质预测方法，其特征在于，步骤(2)中，对于支流态河道，计算下游监测站点的估算值...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋圣，戴晶，谢乾，王吉，汤智城，张彬，
申请(专利权)人：江苏卓易信息科技股份有限公司，南京百敖软件有限公司，昆山百敖电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32