【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水质监测和分析，尤其涉及一种水质异常分析方法及终端。
技术介绍
1、现有的水质异常分析技术，通常通过机理模型、机器学习、知识图谱、大数据统计分析、大模型等多种技术的组合以及通过光谱测定形成水质指纹进行匹配。
2、技术组合主要是通过污染物传递关系来梳理污染物的可能传播路径，根据路径上的监测点的指标情况推测最可能的传播路径。而光谱测定水质指纹的方案，则是通过水体的光谱特征，匹配到污染物类型，如工业废水或农田废水，从而根据水质异常点周边的设施，找到污染源。
3、这些方案通用性强，效果良好，但有的需要强大硬件支持，有的由于需要遍历各种可能路径分析，使计算量增大。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种水质异常分析方法及终端，能够有效提高水质异常分析速度和准确性。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种水质异常分析方法，包括步骤：
4、采集水质数据，并对所述水质数据进行筛选，得到筛
【技术保护点】
1.一种水质异常分析方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种水质异常分析方法，其特征在于，所述对所述水质数据进行筛选，得到筛选后的水质数据包括：
3.根据权利要求1所述的一种水质异常分析方法，其特征在于，所述判断所述筛选后的水质数据是否异常包括：
4.根据权利要求1所述的一种水质异常分析方法，其特征在于，所述根据所述单指标特征矩阵和所述综合特征矩阵得到特征向量包括：
5.根据权利要求1所述的一种水质异常分析方法，其特征在于，所述预设历史场景库包括历史场景、所述历史场景的特征向量以及与所述特征向量对应的异
【技术特征摘要】
1.一种水质异常分析方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种水质异常分析方法，其特征在于，所述对所述水质数据进行筛选，得到筛选后的水质数据包括：
3.根据权利要求1所述的一种水质异常分析方法，其特征在于，所述判断所述筛选后的水质数据是否异常包括：
4.根据权利要求1所述的一种水质异常分析方法，其特征在于，所述根据所述单指标特征矩阵和所述综合特征矩阵得到特征向量包括：
5.根据权利要求1所述的一种水质异常分析方法，其特征在于，所述预设历史场景库包括历史场景、所述历史场景的特征向量...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴弘毅，刘添强，郑楚飞，封敏，汤礼清，李浩翔，
申请(专利权)人：四创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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