基于PID控制张量分解的饮用水水质数据插补方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开基于PID控制张量分解的饮用水水质数据插补方法和装置，具体包括以下步骤：S1：从服务器获取历史水质数据并进行存储；S2：根据历史水质数据构造水质数据张量；S3：根据水质数据张量构造目标损失函数并进行迭代训练，提取隐特征矩阵；S4：根据提取隐特征矩阵，计算缺失的水质预测数据值并进行插补。通过将监测站点的水质数据，构建为张量模型，以捕捉多维关联特征，并利用张量隐特征分解提取数据潜在规律，结合非线性PID动态优化插补过程，快速而准确地填补缺失或异常值，为智慧环保和流域管理提供高鲁棒性数据支撑，兼具高效计算与多维适应性优势，适用于大规模监测网络的智能化需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，特别涉及基于pid控制张量分解的饮用水水质数据插补方法和装置。

技术介绍

1、随着传感器技术的快速发展，自动水质监测站已广泛应用于水质监测领域，能够实时检测并记录多种水质指标，如ph值、溶解氧、温度等。这些数据为污染减排、水资源管理以及城市规划等领域的科学决策提供了重要支持。然而，由于设备故障、传输中断或环境干扰等原因，水质监测数据中往往存在大量缺失值。若直接使用这种不完整的数据进行统计分析，可能导致结果偏差，进而影响对于各领域所提供的决策支持的准确性和确定性。

2、针对上述问题，现有研究提出了多种缺失数据的插补方法。其中，基于张量隐特征的表示学习方法为实现监测缺失数据的精确插补提供了一种可行的解决方案。基于张量隐特征的表示学习模型通过将水质监测的时空数据建模为高维不完备张量，并基于张量中的已知值，挖掘数据中的潜在结构和规律，来有效捕捉数据中的复杂时空关联特征，从而实现对水质监测缺失数据的精确预测。具体而言，该方法利用隐特征矩阵的构建多个秩一张量，通过不断训练，使得秩一张量的和尽可能接近历史水质监测数据所构建的高阶不完备本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于PID控制张量分解的饮用水水质数据插补方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于PID控制张量分解的饮用水水质数据插补方法，其特征在于，所述S1中，对接收的历史水质数据以五元组X＝(s,m,d,h,v)进行存储，其中s表示站点，m表示监测指标类型，d表示监测时间天数，h表示监测时间小时数，v表示监测站点s在第d天的第h小时站点s的传感器所测得的m类型监测目标的观测值。

3.如权利要求1所述的基于PID控制张量分解的饮用水水质数据插补方法，其特征在于，所述S2中，水质数据张量为YI×J×K×L，其中，I表示采集该指标的站点数量，J为所有...

【技术特征摘要】

1.基于pid控制张量分解的饮用水水质数据插补方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于pid控制张量分解的饮用水水质数据插补方法，其特征在于，所述s1中，对接收的历史水质数据以五元组x＝(s,m,d,h,v)进行存储，其中s表示站点，m表示监测指标类型，d表示监测时间天数，h表示监测时间小时数，v表示监测站点s在第d天的第h小时站点s的传感器所测得的m类型监测目标的观测值。

3.如权利要求1所述的基于pid控制张量分解的饮用水水质数据插补方法，其特征在于，所述s2中，水质数据张量为yi×j×k×l，其中，i表示采集该指标的站点数量，j为所有站点的传感器监测指标类型的数量，k表示监测数据所涵盖的天数，h表示监测数据所涵盖的小时数。

4.如权利要求1所述的基于pid控制张量分解的饮用水水质数据插补方法，其特征在于，所述s3包括：

5.如权利要求4所述的基于pid控制张量分解的饮用水水质数据插补方法，其特征在于，所述s3-1中，目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡宇，吴昊，杨兵，王兰，刘浩，葛淼，李灵星，刘念，谭栋枥，王益，
申请(专利权)人：重庆市生态环境监测中心，
类型：发明
国别省市：