一种利用菹草的污水处理系统数据存储方法技术方案

本发明专利技术涉及数据压缩技术领域，具体涉及一种利用菹草的污水处理系统数据存储方法，该方法通过利用菹草的污水处理系统数据构建污水数据矩阵，根据污水数据矩阵之间的趋势相似性筛选出标记污水数据矩阵，根据标记污水数据矩阵之间的趋势关联偏差程度得到每个时刻下数据的相关度，对相关度进行分类筛选出高频相关数据，通过高频相关数据优化字典矩阵完成对利用菹草的污水处理系统数据的压缩存储。本发明专利技术通过获取高频相关数据优化字典矩阵的方法，避免了对字典矩阵的每个字典原子进行更新造成压缩效率降低的问题，提高了对利用菹草的污水处理系统数据的压缩效率。处理系统数据的压缩效率。处理系统数据的压缩效率。

【技术实现步骤摘要】
一种利用菹草的污水处理系统数据存储方法


[0001]本专利技术涉及数据压缩
，具体涉及一种利用菹草的污水处理系统数据存储方法。

技术介绍

[0002]菹草石芽能够在短时间内吸附大量悬浮在水体中的颗粒物，并且在吸附自身重量一倍左右的悬浮物质后下沉至湖泊底部，进一步利用吸附的悬浮物和底泥促进萌发，所以菹草在污水处理领域能够发挥巨大的作用。利用菹草的污水处理运行过程中，每个阶段都会产生大量的数据，这些数据表征了污水处理进程的处理效果和污水现存状态信息，对后续污水处理进程的调整和针对性的化学分析提供重要依据，所以需要将这些数据及时进行压缩存储。并且由于污水处理系统中产生的数据量较大，所以在压缩过程中需要提高压缩效率。
[0003]现有技术在对污水处理系统数据进行压缩时，通常采用编码压缩等压缩方法对其中一种污水处理系统数据进行压缩，能够使得压缩后的数据占用空间更小，但是污水处理系统数据的种类繁多，对应的对其中一种污水处理系统数据进行压缩的方法效率较低。现有技术中存在K
‑
SVD算法能够同时压缩存储多种污水处理系统数据，但是K
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SVD算法中字典更新过程需要对每个字典原子进行更新，较为冗余，对应的字典更新速度慢造成压缩效率降低。

技术实现思路

[0004]为了解决K
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SVD算法中字典更新过程需要对每个字典原子进行更新，较为冗余，对应的字典更新速度慢造成压缩效率降低技术问题，本专利技术的目的在于提供一种利用菹草的污水处理系统数据存储方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种利用菹草的污水处理系统数据存储方法，所述方法包括：在预设采样时间段上通过预设采样频率获取利用菹草的污水处理系统数据，根据各种所述污水处理系统数据构建污水数据矩阵；所述采样时间段至少包括两个；在不同的污水数据矩阵中，根据每种污水处理系统数据中数据的分布趋势和相邻数据的差异分布状况，得到对应的变化趋势矩阵，根据两两采样时间段之间变化趋势矩阵中对应位置数据的差异，得到变化趋势差异值，根据所有的变化趋势差异值分布情况筛选出标记污水数据矩阵；根据每个标记污水数据矩阵与其他所有标记污水数据矩阵之间对应的变化趋势差异值，得到标记变化趋势差异，根据每个标记污水数据矩阵中每个污水处理系统数据和其他种类污水处理系统数据之间的数据趋势关联程度，与每个时刻下数据的数据值分布偏移特征，得到每个时刻的趋势偏差程度；根据每个标记污水数据矩阵中的所述标记变化趋势差异和每个时刻的所述趋势偏差程度，得到每个时刻的相关度；根据每个标记污水数据矩阵中所述相关度和每个标记污水数据矩阵与其他各个
污水数据矩阵之间的变化趋势差异值，筛选出每个标记污水数据矩阵中高频相关数据，根据高频相关数据优化字典矩阵完成对利用菹草的污水处理系统数据的压缩存储。
[0005]进一步地，所述变化趋势矩阵的获取方法包括：在污水数据矩阵中，对目标种类的污水处理系统数据的不同变化趋势设置不同的第一矩阵参数；所述变化趋势包括递增趋势、递减趋势和其他趋势；若所述变化趋势为递增趋势或者递减趋势，则以目标种类的污水处理系统数据中每个数据与下一个数据之间的数据值差异的均值作为第二矩阵参数，将预设第一数值作为第三矩阵参数；若所述变化趋势为其他趋势，则第二矩阵参数设置为预设第二数值；以目标种类的污水处理系统数据中每个数据与下一个数据之间的数据值差异的均值作为第三矩阵参数；所述第一矩阵参数、所述第二矩阵参数、所述第三矩阵参数构成所述目标种类的变化趋势序列；改变所述目标种类获得所有种类下的变化趋势序列，在所述变化趋势矩阵中将所述变化趋势序列与对应种类的污水处理系统数据替换，获得所述变化趋势矩阵。
[0006]进一步地，所述变化趋势差异值的获取方法包括：根据两两采样时间段之间所有变化趋势矩阵两两之间对应位置数据的差异累加和，得到变化趋势差异值。
[0007]进一步地，所述标记污水数据矩阵的获取方法包括：统计所有的变化趋势差异值，根据所有变化趋势差异值的数值大小，采用聚类分析的方法将变化趋势差异值划分为两个集合，将对应变化趋势差异值最小的集合中各个变化趋势差异值对应的两个污水数据矩阵记为标记污水数据矩阵。
[0008]进一步地，所述数据趋势关联程度的获取方法包括：在标记污水数据矩阵中，筛选出目标污水处理系统数据所处时刻上所有种类的污水处理系统数据，将剩余数据组成的矩阵记为对比数据矩阵；在对比数据矩阵中，计算目标污水处理系统数据对应的污水处理系统数据种类与其他污水处理系统数据种类之间数据的灰色关联度，统计目标污水处理系统数据对应的所有灰色关联度，采用最大类间方差法筛选出大于阈值的灰色关联度，根据所述大于阈值的灰色关联度的均值，得到目标污水处理系统数据对应的数据趋势关联程度；改变目标污水处理系统数据得到标记污水数据矩阵中污水处理系统数据对应的数据趋势关联程度。
[0009]进一步地，所述数据值分布偏移特征的获取方法包括：在标记污水数据矩阵中，根据每种污水处理系统数据的数据值采用最小二乘法进行拟合，得到对应的拟合直线，根据每种污水处理系统数据中每个污水处理系统数据与对应拟合直线上对应的拟合值之间的差异均值，得到每个时刻下数据值的数据值分布偏移特征。
[0010]进一步地，所述趋势偏差程度的获取方法包括：在标记污水数据矩阵中，计算每个时刻与其他时刻对应的数据之间皮尔逊相关系数的均值，得到每个时刻下的线性相关程度；计算每个时刻下对应的线性相关程度和对应时刻下每个污水处理系统数据的数
据趋势关联程度累加和的乘积；将所述乘积与每个时刻下对应的数据值分布偏移特征的比值，作为每个时刻下的趋势偏差程度。
[0011]进一步地，所述相关度的获取方法包括：获取目标标记污水数据矩阵对应的变化趋势差异，在目标标记污水数据矩阵中，根据每个时刻下的趋势偏差程度和所述变化趋势差异的比值，得到每个时刻的相关度；改变目标标记污水数据矩阵得到所有标记污水数据矩阵中每个时刻的相关度。
[0012]进一步地，所述高频相关数据的获取方法包括：统计目标标记污水数据矩阵与其他污水数据矩阵之间的所有变化趋势差异值，将所有变化趋势差异值和每个时刻下所有污水处理系统数据的相关度顺序排列为一个向量，得到每个时刻下污水处理系统数据的相关度向量；获得每个标记污水数据矩阵对应的相关度向量，对所有相关度向量采用费希尔准则划分为两类相关度向量集合，计算每类相关度向量集合中各相关度的均值得到对应的相关度均值，将相关度均值最大的相关度集合中每个相关度向量对应的每个时刻下污水处理系统数据，记为高频相关数据。
[0013]进一步地，所述标记变化趋势差异的获取方法包括：根据目标标记污水数据矩阵与其他标记污水数据矩阵之间的变化趋势差异值的均值，得到目标标记污水数据矩阵对应的标记变化趋势差异；改变目标标记污水数据矩阵得到所有标记污水数据矩阵的标记变化趋势差异。
[0014]本专利技术具有如下有益效果：考虑到污水处理系统数据包含的指标固定、不同时间获取的指标具有一定的记忆性且与污水处理程度的相关本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用菹草的污水处理系统数据存储方法，其特征在于，所述方法包括：在预设采样时间段上通过预设采样频率获取利用菹草的污水处理系统数据，根据各种所述污水处理系统数据构建污水数据矩阵；所述采样时间段至少包括两个；在不同的污水数据矩阵中，根据每种污水处理系统数据中数据的分布趋势和相邻数据的差异分布状况，得到对应的变化趋势矩阵，根据两两采样时间段之间变化趋势矩阵中对应位置数据的差异，得到变化趋势差异值，根据所有的变化趋势差异值分布情况筛选出标记污水数据矩阵；根据每个标记污水数据矩阵与其他所有标记污水数据矩阵之间对应的变化趋势差异值，得到标记变化趋势差异，根据每个标记污水数据矩阵中每个污水处理系统数据和其他种类污水处理系统数据之间的数据趋势关联程度，与每个时刻下数据的数据值分布偏移特征，得到每个时刻的趋势偏差程度；根据每个标记污水数据矩阵中的所述标记变化趋势差异和每个时刻的所述趋势偏差程度，得到每个时刻的相关度；根据每个标记污水数据矩阵中所述相关度和每个标记污水数据矩阵与其他各个污水数据矩阵之间的变化趋势差异值，筛选出每个标记污水数据矩阵中高频相关数据，根据高频相关数据优化字典矩阵完成对利用菹草的污水处理系统数据的压缩存储。2.根据权利要求1所述的一种利用菹草的污水处理系统数据存储方法，其特征在于，所述变化趋势矩阵的获取方法包括：在污水数据矩阵中，对目标种类的污水处理系统数据的不同变化趋势设置不同的第一矩阵参数；所述变化趋势包括递增趋势、递减趋势和其他趋势；若所述变化趋势为递增趋势或者递减趋势，则以目标种类的污水处理系统数据中每个数据与下一个数据之间的数据值差异的均值作为第二矩阵参数，将预设第一数值作为第三矩阵参数；若所述变化趋势为其他趋势，则第二矩阵参数设置为预设第二数值；以目标种类的污水处理系统数据中每个数据与下一个数据之间的数据值差异的均值作为第三矩阵参数；所述第一矩阵参数、所述第二矩阵参数、所述第三矩阵参数构成所述目标种类的变化趋势序列；改变所述目标种类获得所有种类下的变化趋势序列，在所述变化趋势矩阵中将所述变化趋势序列与对应种类的污水处理系统数据替换，获得所述变化趋势矩阵。3.根据权利要求1所述的一种利用菹草的污水处理系统数据存储方法，其特征在于，所述变化趋势差异值的获取方法包括：根据两两采样时间段之间所有变化趋势矩阵两两之间对应位置数据的差异累加和，得到变化趋势差异值。4.根据权利要求1所述的一种利用菹草的污水处理系统数据存储方法，其特征在于，所述标记污水数据矩阵的获取方法包括：统计所有的变化趋势差异值，根据所有变化趋势差异值的数值大小，采用聚类分析的方法将变化趋势差异值划分为两个集合，将对应变化趋势差异值最小的集合中各个变化趋势差异值对应的两个污水数据矩阵记为标记污水数据矩阵。5.根据权利要求1所述的一种利用菹草的污水处理系统数据存储方法，其特征在于，所述数据趋势关联程度的获取方法包括：在标...

【专利技术属性】
技术研发人员：王来举，李鹏，魏祥圣，万从庆，
申请(专利权)人：山东爱福地生物股份有限公司，
类型：发明
国别省市：