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一种突发水污染事件在线识别方法,利用历史数据来训练水质预测模型,以期获得水质的基线波动,在此基础上,结合层次聚类的方法对滤除基线波动的数据进行分析,来区分出异常,最后通过水质指标融合来判断事件发生。通过对历史数据的离线调试,将优化后的参数和模型传给在线识别过程,以完成对水质数据的事件判断:监测故障、污染警报、基线变化,若是判断为正常,则将数据存入历史数据继续用于离线调试反复进行训练,不断优化并调整模型和参数。本发明借助时间序列增量、层次聚类等方法实现突发水污染事件的在线识别,相比于传统的阈值法来
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113239957 A
(43)申请公布日 2021.08.10
(21)申请号 202110377372.6
(22)申请日 2021.04.08
(71)申请人 同济大学
地址 20
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