【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水质预测，尤其涉及一种水质预测方法、装置、设备、介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、水资源的水质对环境评估、水产养殖以及居民用水来说，都是关键因素。现有的水质预测方案大多通过神经网络和机器学习等方式进行处理，然而神经网络和机器学习均需要大量的数据进行训练，耗时耗费，且神经网络和机器学习的方式依赖于采集水质数据的准确性，在无法保证采集的水质数据的准确性的情况下，现有通过神经网络和机器学习等方式的水质预测方案的预测准确性较低。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种水质预测方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，用以解决现有通过神经网络和机器学习等方式的水质预测方案存在的预测准确性低的缺陷，实现了水质预测准确性的提高。
2、本专利技术提供一种水质预测方法，包括如下步骤。
3、对多级水质指标库中的末级指标进行标准化评分处理，得到末级指标评分；所述多级水质指标库是基于待预测水资源的历史检测数据构建的；
4、基于预设水质对比指标和所述末级指标评分，确...
【技术保护点】
1.一种水质预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的水质预测方法，其特征在于，所述对多级水质指标库中的末级指标进行标准化评分处理，得到末级指标评分包括：
3.根据权利要求1所述的水质预测方法，其特征在于，所述基于预设水质对比指标和所述末级指标评分，确定末级指标综合权值包括：
4.根据权利要求3所述的水质预测方法，其特征在于，所述根据所述离散度和所述信息熵值，确定末级指标综合权值包括：
5.根据权利要求1所述的水质预测方法，其特征在于，所述基于所述末级指标评分和所述末级指标综合权值，依次确定各级指标评分和各级...
【技术特征摘要】
1.一种水质预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的水质预测方法，其特征在于，所述对多级水质指标库中的末级指标进行标准化评分处理，得到末级指标评分包括：
3.根据权利要求1所述的水质预测方法，其特征在于，所述基于预设水质对比指标和所述末级指标评分，确定末级指标综合权值包括：
4.根据权利要求3所述的水质预测方法，其特征在于，所述根据所述离散度和所述信息熵值，确定末级指标综合权值包括：
5.根据权利要求1所述的水质预测方法，其特征在于，所述基于所述末级指标评分和所述末级指标综合权值，依次确定各级指标评分和各级指标综合权值包括：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：亓胜田，王风国，张义明，亓惠琳，董一芬，
申请(专利权)人：山东经贸职业学院，
类型：发明
国别省市：
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