河流的水质预测方法、装置以及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种河流的水质预测方法，河流的水质预测方法包括：河流的水质预测装置获取各个所述水质监测站检测的第一水质参数；按照所述水质监测站的位置信息将各个所述第一水质参数进行整合，得到第二水质参数；将所述第二水质参数输入至水质预测模型，以得到第二河段对应的预测水质参数。由于通过河流上游河段的水质参数的监测，来预测下游河段的水质参数，从而在节省物力和人力成本的情况下，得到下游河段的水质参数。此外还提出了一种河流的水质预测装置以及计算机可读存储介质。

【技术实现步骤摘要】
河流的水质预测方法、装置以及计算机可读存储介质
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种河流的水质预测方法、装置以及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着时间和环境的变化，河流中的水质参数会发生改变，其中，水质参数包括水的混浊度、pH值等。水质监测站用于记录河流的水质参数，通过水质参数可以揭示河流的水质情况，为环境科学研究提供数据和资料。现有技术主要通过设置多个的水质监测站对水质参数进行监测，对河流不同时间不同河段进行水质参数的监测，物力和人力成本较大，河流的水质监测成本较大。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种河流的水质预测方法、装置以及计算机可读存储介质，旨在解决存在河流的水质监测成本较大的问题。为实现上述目的，本专利技术提供的一种河流的水质预测方法，所述河流的水质预测方法包括以下步骤：所述河流的水质预测装置获取各个所述水质监测站检测的第一水质参数；按照所述水质监测站的位置信息将各个所述第一水质参数进行整合，得到第二水质参数；将所述第二水质参数输入至所述水质预测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种河流的水质预测方法，其特征在于，所述河流包括第一河段以及第二河段，所述第二河段位于第一河段的下游，所述第一河段按照所述河流中水的流向设置多个水质监测站，河流的水质预测装置包括水质预测模型，所述河流的水质预测方法包括以下步骤：/n所述河流的水质预测装置获取各个所述水质监测站检测的第一水质参数；/n按照所述水质监测站的位置信息将各个所述第一水质参数进行整合，得到第二水质参数；/n将所述第二水质参数输入至所述水质预测模型，以得到所述第二河段对应的预测水质参数。/n

【技术特征摘要】
1.一种河流的水质预测方法，其特征在于，所述河流包括第一河段以及第二河段，所述第二河段位于第一河段的下游，所述第一河段按照所述河流中水的流向设置多个水质监测站，河流的水质预测装置包括水质预测模型，所述河流的水质预测方法包括以下步骤：
所述河流的水质预测装置获取各个所述水质监测站检测的第一水质参数；
按照所述水质监测站的位置信息将各个所述第一水质参数进行整合，得到第二水质参数；
将所述第二水质参数输入至所述水质预测模型，以得到所述第二河段对应的预测水质参数。


2.如权利要求1所述的河流的水质预测方法，其特征在于，所述将所述第二水质参数输入至所述水质预测模型的步骤之前，还包括：
获取训练样本集，所述训练样本集包括多个水质训练参数，所述水质训练参数为各个所述水质监测站监测的水质参数确定；
将所述训练样本集中各个水质训练参数输入预设的训练模型，以对所述训练模型进行训练；
在确定所述训练模型的收敛值小于预设阈值，停止对所述训练模型的训练，并将停止训练的训练模型保存为所述水质预测模型。


3.如权利要求2所述的河流的水质预测方法，其特征在于，所述将所述训练样本集中各个水质训练参数输入预设的训练模型的步骤之前，还包括：
根据网格搜索算法和贝叶斯优化算法设置所述训练模型的超参数。


4.如权利要求3所述的河流的水质预测方法，其特征在于，所述根据网格搜索算法和贝叶斯优化算法设置所述训练模型的超参数的步骤包括：
根据网格搜索算法确定所述训练模型的第一超参数，所述第一超参数包括学习率、正则化系数以及权重初始化方法中至少一个；
根据所述贝叶斯优化算法确定所述训练模型的第二超参数，所述第一超参数包括正则化系数；
根据所述第一超参数和所述第二超参数确定所述训练模型的超参数。


5.如权利要求2所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞海天，杨洋，陈哲，王尧，樊小毅，张聪，
申请(专利权)人：深圳江行联加智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44