本申请涉及一种管网水质清污状态的确定方法、装置及电子设备，属于水质监测技术领域，本申请的方法包括，实时获取当前时刻目标管网的水质监测数据；对水质监测数据的类别缺失情况进行判断，在判断未发生缺失时，根据水质监测数据计算得到综合水质指数的值，在判断发生缺失且数据中至少存在两项水质参数数据时，基于水质监测数据，调用预先构建的相应缺失情况下的综合水质指数预测模型进行预测处理，得到综合水质指数的值，综合水质指数预测模型根据历史监测数据基于随机森林算法构建；根据得到的综合水质指数的值确定当前时刻目标管网的水质清污等级。本申请的技术方案，可以保证综合水质指数获取的及时性及有效性，保证后续的管网调控的有效开展。管网调控的有效开展。管网调控的有效开展。
【技术实现步骤摘要】
管网水质清污状态的确定方法、装置及电子设备
[0001]本申请属于水质监测
，具体涉及一种管网水质清污状态的确定方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]目前，常见的水质监测设备通常可测量多项水质参数，包括但不限于化学需氧量（COD）、氨氮、总磷、电导率、悬浮物（SS）、pH等。单个水质指标能够精准反映管网流水某方面特性与变化趋势，但在降雨过程中，一般而言不同水质指标的变化趋势不同，单个水质指标难以反映水质的综合变化情况。实际中，若使用多个水质参数直接作为监控或调控依据，会使相关应用中算法复杂度指数级增加，因此在实际中，通常引入综合水质指标来反映管网水质的整体状态及其变化情况，以便实现水质监控、及为后续管网调控提供依据等。
[0003]综合水质指标一般要基于所有有效水质参数计算，正常条件下，相关监测系统正常运行，可以基于系统配置实时进行综合水质指标确定，以为管网调控提供依据。而实际监测系统在长期运行中，水质监测光电仪表有时会受到淤泥污堵等管网恶劣环境的干扰影响，其光电传感器在这样的干扰影响下，会发生数据缺失情况，此时综合水质指标无法直接计算，现有技术中一般是采用人工巡检维修的方式来进行设备修复，以应对该情况。
[0004]但申请人发现，实际监测系统运行过程中，降雨场景下，尤其在大雨、暴雨情境下，管网受到污水、污泥冲刷，更易发生数据缺失等异常情况，而此种场景往往更需要及时获取综合水质指标以进行后续调控，但由于该场景下环境恶劣，现有的人工巡检维修方式往往不能满足时效要求，且存在一定操作危险性。因此，针对实际场景下可能发生的数据缺失情况，如何及时有效确定管网水质清污状态成为了一个亟待解决的技术问题。
[0005]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0006]为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种管网水质清污状态的确定方法、装置及电子设备，以解决在实际场景下发生数据缺失情况时，如何及时有效确定管网水质清污状态的技术问题。
[0007]为实现以上目的，本申请采用如下技术方案：第一方面，本申请提供一种管网水质清污状态的确定方法，所述确定方法包括：实时获取当前时刻目标管网的水质监测数据；对所述水质监测数据的类别缺失情况进行判断，在判断未发生缺失时，根据所述水质监测数据计算得到综合水质指数的值，在判断发生缺失且数据中至少存在两项水质参数数据时，基于所述水质监测数据，调用预先构建的相应缺失情况下的综合水质指数预测模型进行预测处理，得到综合水
质指数的值，其中，所述综合水质指数预测模型根据历史监测数据基于随机森林算法构建；根据得到的综合水质指数的值确定当前时刻目标管网的水质清污等级，并重复进行实时获取步骤及后续步骤。
[0008]可选地，所述综合水质指数预测模型的预先构建过程，包括：获取所述目标管网在指定历史时段内、各降雨时间段所对应的水质参数实测数据；对所述水质参数实测数据进行数据清洗，构建第一实测数据集，并计算第一实测数据集中每一组数据元素所对应的第一综合水质指数值，其中，第一实测数据集中各数据元素为清洗后得到的无类别缺失情况的时序数据；基于所述第一实测数据集生成不同类别缺失情况下的第二实测数据集，并根据各所述第二实测数据集及相应时刻的所述第一综合水质指数值，构建不同类别缺失情况下的样本数据集；基于各所述样本数据集分别进行随机森林网络训练，得到不同类别缺失情况下所对应的综合水质指数预测模型。
[0009]可选地，所述基于各所述样本数据集分别进行随机森林网络训练的过程，包括针对各类别缺失情况的样本数据集分别采用如下处理步骤：将该类别缺失情况的样本数据集进行约定比例的划分，得到测试集和验证集；基于所述测试集进行随机森林网络训练，得到训练后的随机森林网络模型；利用所述验证集对所述随机森林网络模型进行精度评价，得到模型所对应的参考精度；在所述参考精度满足预设要求时，确认所述随机森林网络模型为该类别缺失情况所对应的综合水质指数预测模型。
[0010]可选地，所述根据水质监测数据计算得到综合水质指数的值，具体为：对所述水质监测数据中各项水质指标数据进行标准化处理，对处理后的各项数据进行加权求和计算，得到计算中间值；对所述计算中间值进行对数变换处理，将变换后的值作为综合水质指数的值。
[0011]可选地，所述加权求和计算过程中，各项水质指标的权重根据目标管网所在地区的区域特征，采用层次分析法预先确定。
[0012]可选地，所述标准化处理为基于如下表达式的归一化处理：如对武汉新洲区某区域的雨量计与水质仪实测数据进行分析可得
[0013]其中，X
norm
表示标准化后的指标值，X表示原始的指标值，X.min表示相应类指标的最小值，X.max表示相应类指标的最大值。
[0014]可选地，所述根据得到的综合水质指数的值确定当前采样时刻管网水质的水质清污等级，具体为：根据所述综合水质指数的值所处的数值区间与水质清污等级的对应关系，确定管
网水质的水质清污等级；其中，各所述数值区间的取值范围基于自然断点法预先确定。
[0015]可选地，还包括，在判断发生缺失且数据中仅存在一项水质参数数据时，放弃所述水质监测数据，并重复进行实时获取步骤及后续步骤。
[0016]第二方面，本申请提供一种管网水质清污状态的确定装置，所述确定装置包括：获取模块，用于实时获取当前时刻目标管网的水质监测数据；计算及预测模块，用于对所述水质监测数据的类别缺失情况进行判断，在判断未发生缺失时，根据所述水质监测数据计算得到综合水质指数的值，在判断发生缺失且数据中至少存在两项水质参数数据时，基于所述水质监测数据，调用预先构建的相应缺失情况下的综合水质指数预测模型进行预测处理，得到综合水质指数的值，其中，所述综合水质指数预测模型根据历史监测数据基于随机森林算法构建；确定模块，用于根据得到的综合水质指数的值，确定当前时刻管网水质的水质清污等级。
[0017]第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：存储器，其上存储有可执行程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述可执行程序，以实现上述所述方法的步骤。
[0018]本申请采用以上技术方案，至少具备以下有益效果：本申请的技术方案，通过实时获取当前时刻目标管网的水质监测数据，对水质监测数据的类别缺失情况进行判断，在判断发生缺失且数据中至少存在两项水质参数数据时，基于水质监测数据，调用预先构建的相应缺失情况下的综合水质指数预测模型进行预测处理，得到综合水质指数的值，进而根据得到的综合水质指数的值确定当前时刻目标管网的水质清污等级，其中的综合水质指数预测模型基于根据历史监测数据随机森林算法构建。采用该种方式可以保证综合水质指数获取的及时性及有效性，保证后续的管网调控的有效开展。且在类似暴雨等类似恶劣场景下，避免了人工巡检维修所导致的安全性问题。
[0019]本专利技术的其他优点、目标，和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种管网水质清污状态的确定方法，其特征在于，包括：实时获取当前时刻目标管网的水质监测数据；对所述水质监测数据的类别缺失情况进行判断，在判断未发生缺失时，根据所述水质监测数据计算得到综合水质指数的值，在判断发生缺失且数据中至少存在两项水质参数数据时，基于所述水质监测数据，调用预先构建的相应缺失情况下的综合水质指数预测模型进行预测处理，得到综合水质指数的值，其中，所述综合水质指数预测模型根据历史监测数据基于随机森林算法构建；根据得到的综合水质指数的值确定当前时刻目标管网的水质清污等级，并重复进行实时获取步骤及后续步骤。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述综合水质指数预测模型的预先构建过程，包括：获取所述目标管网在指定历史时段内、各降雨时间段所对应的水质参数实测数据；对所述水质参数实测数据进行数据清洗，构建第一实测数据集，并计算第一实测数据集中每一组数据元素所对应的第一综合水质指数值，其中，第一实测数据集中各数据元素为清洗后得到的无类别缺失情况的时序数据；基于所述第一实测数据集生成不同类别缺失情况下的第二实测数据集，并根据各所述第二实测数据集及相应时刻的所述第一综合水质指数值，构建不同类别缺失情况下的样本数据集；基于各所述样本数据集分别进行随机森林网络训练，得到不同类别缺失情况下所对应的综合水质指数预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各所述样本数据集分别进行随机森林网络训练的过程，包括针对各类别缺失情况的样本数据集分别采用如下处理步骤：将该类别缺失情况的样本数据集进行约定比例的划分，得到测试集和验证集；基于所述测试集进行随机森林网络训练，得到训练后的随机森林网络模型；利用所述验证集对所述随机森林网络模型进行精度评价，得到模型所对应的参考精度；在所述参考精度满足预设要求时，确认所述随机森林网络模型为该类别缺失情况所对应的综合水质指数预测模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据水质监测数据计算得到综合水质指数的值，具体为：对所述水质监测数...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏沐，高世雄，覃贵赟，王志强，任义，薛晓飞，
申请(专利权)人：北控水务中国投资有限公司，
类型：发明
国别省市：
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