一种用于水工环生态数据分析的监测数据状态划分方法技术

本发明专利技术涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种用于水工环生态数据分析的监测数据状态划分方法。方法包括：获取SVM训练样本数据点集合、SVM训练样本数据点集合中的每个样本数据点对应的标签和待划分监测数据点集合；根据样本数据点集合中的各个样本数据点之间的距离，得到SVM训练样本数据点集合中样本数据点的分布密集程度；根据分布密集程度，得到参考数值；根据参考数值，得到划分超平面；根据划分超平面、SVM训练样本数据点集合和每个样本数据点对应的标签完成对SVM模型的训练；利用训练好的SVM模型对所有待划分监测数据点进行分类，得到各个待划分监测数据点的类别。本发明专利技术能够可靠的对待划分监测数据点集合进行类别划分。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电数字数据处理，具体涉及一种用于水工环生态数据分析的监测数据状态划分方法。

技术介绍

1、水工环生态数据通常是指与水资源、水质、生态环境等相关的各种数据，即水工环生态数据包括水文信息、水质数据、生物多样性数据、环境数据等；而由于对水工环生态数据的分析主要是用来研究水体生态系统的状态、变化等，即水工环生态数据能够反映水体生态系统的状态或者变化；例如通过对水体的酸碱度以及溶解氧（do）进行监测，来分析水体的富营养化程度或者分析水质质量，而通常情况下为了更加快速或者更加准确的进行分析，一般会对所监测的数据进行划分，即对所监测的数据进行划分有助于提高分析效率和准确性，例如通过对监测得到的水体的酸碱度以及溶解氧（do）进行类别划分，能够提高后续分析水体富营养化程度或者水质质量的效率和准确性。

2、但是现有技术中一般基于传统的svm(支持向量机)实现对所监测得到的水工环生态数据的类别划分，但是由于客观条件的影响会使得所监测得到的水工环生态数据中出现一些跳变值，例如环境变化、水源混合或者是水体遭受外界人为因素的短暂影响均有可能出现监测数值跳变的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于水工环生态数据分析的监测数据状态划分方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种用于水工环生态数据分析的监测数据状态划分方法，其特征在于，获取SVM训练样本数据点集合的方法，包括：

3.如权利要求2所述的一种用于水工环生态数据分析的监测数据状态划分方法，其特征在于，获取待划分监测数据点集合的方法，包括：

4.如权利要求1所述的一种用于水工环生态数据分析的监测数据状态划分方法，其特征在于，得到所述各个样本数据点的分布离散程度的方法，包括：

5.如权利要求4所述的一种用于水工环生态数据分析的监测数据状态划分方法...

【技术特征摘要】

1.一种用于水工环生态数据分析的监测数据状态划分方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种用于水工环生态数据分析的监测数据状态划分方法，其特征在于，获取svm训练样本数据点集合的方法，包括：

3.如权利要求2所述的一种用于水工环生态数据分析的监测数据状态划分方法，其特征在于，获取待划分监测数据点集合的方法，包括：

4.如权利要求1所述的一种用于水工环生态数据分析的监测数据状态划分方法，其特征在于，得到所述各个样本数据点的分布离散程度的方法，包括：

5.如...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宇辉，许强，陈燕，周兴涛，谢筱建，徐扬，殷淑翠，董浩，
申请(专利权)人：山东省地矿工程勘察院山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队，
类型：发明
国别省市：