一种水质影响因素重要性衡量方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种水质影响因素重要性衡量方法、系统、设备及存储介质，方法包括：采集若干水质监测站点的综合数据，对综合数据进行标准规划操作，随后初步构建动态图；构建Water‑GNN模型，所述Water‑GNN模型包括知识增强型图神经网络GNN模块和门控循环单元GRU模块，通过GNN模块提取不同时间点上的特征，将特征顺序地输入到GRU模块中；完成Water‑GNN模型的训练，通过调整参数结合交叉验证以优化模型性能，使用该训练好的模型对水质进行预测；衡量各个因素对水质影响的总体重要性、时序重要性和空间重要性；本发明专利技术提供了一种更加直观和有效的方式来揭示隐藏在数据中的复杂模式和关系，从而更准确地评估各个影响因素对水质的重要性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种重要性衡量方法、系统、设备及存储介质，尤其涉及一种水质影响因素重要性衡量方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

1、河流水质直接关系到周围生态系统的健康与人类的用水安全。为了有效防范水污染并保障水质，需要深入了解和评估影响水质的各种因素。准确衡量地表水质影响因素的重要性，是水资源管理和环境管理的重要规划和决策工具。因此，科学有效地对这些影响因素的重要性进行判断显得尤为关键。

2、目前常用的衡量方法包括有监测站人力监测、环境保护人员的民间调查还有pearson相关性等数学方法，这些方法虽然在衡量水质与其影响因素具有一定响应关系，但在其方法仍然存在较大局限，往往难以满足实际需求。这主要是因为这些方法在处理多维复杂数据和动态变化的环境因素时效果欠佳，导致对水质影响因素的评估不够准确，无法充分支持环境保护和水资源管理工作。

技术实现思路

1、专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种能够提高评估的准确性的水质影响因素重要性衡量方法、系统、设备及存储介质。

2、技术方案：本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种水质影响因素重要性衡量方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的水质影响因素重要性衡量方法，其特征在于，步骤1中，所述化合物数据，包括：水温、PH值、溶解氧、电导率、浊度、氨氮、总氮和高锰酸钾数据；

3.根据权利要求1所述的水质影响因素重要性衡量方法，其特征在于，所述步骤1具体方法为：

4.根据权利要求1所述的水质影响因素重要性衡量方法，其特征在于，步骤2所述Water-GNN模型，内部神经网络搭建方法为：

5.根据权利要求1所述的水质影响因素重要性衡量方法，其特征在于，所述步骤3具体方法为：

>6.根据权利要求1...

【技术特征摘要】

1.一种水质影响因素重要性衡量方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的水质影响因素重要性衡量方法，其特征在于，步骤1中，所述化合物数据，包括：水温、ph值、溶解氧、电导率、浊度、氨氮、总氮和高锰酸钾数据；

3.根据权利要求1所述的水质影响因素重要性衡量方法，其特征在于，所述步骤1具体方法为：

4.根据权利要求1所述的水质影响因素重要性衡量方法，其特征在于，步骤2所述water-gnn模型，内部神经网络搭建方法为：

5.根据权利要求1所述的水质影响因素重要性衡量方法，其特征在于，所述步骤3具体方法为：

6.根据权利要求1所述的水质影响因素重要性衡量方法，其特征在于，所述步骤4具体方法为：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：金城尧，任珂，周洋，严嘉恒，高尚兵，李翔，俞扬信，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：

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