本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，包括：获取水质波动仪在设定时间段内每天的不同检测时刻水质检测结果对应的检测数据和天气数据；根据每个检测数据对应的检测时刻的分布情况、每个检测数据对应的检测时刻所在天与节气之间的分布关系以及天气数据得到环境光照影响系数；根据设定时间段内每天包含的检测数据的差异分布的波动情况和对应检测时刻的差异分布情况得到环境噪声影响系数；进而获取每个检测数据的去噪系数，根据所述去噪系数对水质波动仪对应的水质检测结果进行去噪处理，根据去噪后的检测数据获得水质波动仪监测结果。本发明专利技术使得水质波动仪的监测结果更加准确。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法。
技术介绍
1、水质波动仪是一种检测水体中各种水质参数和特性的仪器，通过高光谱前端分析技术检测污染物，水体发生异常时，仪器快速测量分析，形成波动曲线突出异常水体数据，以分钟级监测异常数据、报警提示，并且能够将异常水样保留下来、在环境监测、水资源管理等科学研究领域中，水质波动仪可以提供实时或定期的数据以评估水体中的变化和趋势，实时或者定期获取水质的监测结果，从而采取相应的水资源保护措施。在利用水质波动仪对水质进行实际监测的过程中，通过会连续长时间使用水质波动仪对水体数据进行分析，监测过程中可能会由于环境温度变化、背景噪声或者仪器噪声等情况，导致水质波动仪监测结果数据出现失真的现象，因此对水质波动仪的监测结果进行去噪处理就显得尤为重要。现有的去噪方法中的去噪系数常采用固定数值，使得去噪效果较不理想，导致水质波动仪的监测结果较不准确。
技术实现思路
1、为了解决现有的去噪方法的去噪效果较不理想，导致水质波动仪的监测结果较不准确的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，所采用的技术方案具体如下：
2、获取水质波动仪在设定时间段内每天的不同检测时刻水质检测结果对应的检测数据；获取设定时间段内每天的天气数据；
3、根据每个检测数据对应的检测时刻的分布情况、每个检测数据对应的检测时刻所在天与节气之间的分布关系以及天气数据，得到每个检测数据的环境光照影响系数；
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p>4、根据设定时间段内每天包含的检测数据的差异分布的波动情况和对应检测时刻的差异分布情况，得到设定时间段内每天对应的环境噪声影响系数；5、根据每个检测数据的环境光照影响系数和对应检测时刻所在天的环境噪声影响系数，得到每个检测数据的去噪系数，根据所述去噪系数对水质波动仪对应的水质检测结果进行去噪处理，根据去噪后的检测数据获得水质波动仪监测结果。
6、优选地，所述根据每个检测数据对应的检测时刻的分布情况、每个检测数据对应的检测时刻所在天与节气之间的分布关系以及天气数据，得到每个检测数据的环境光照影响系数，具体包括：
7、对于任意一个检测数据，获取检测数据对应的检测时刻所在天的日出时刻和日落时刻，将日出时刻与日落时刻之间的时间段记为光照时间段；
8、当检测数据对应的检测时刻不在光照时间段内时，将检测数据的环境光照影响系数设置为预设数值；
9、当检测数据对应的检测时刻在光照时间段内时，根据检测数据对应的检测时刻与日出时刻的差异、检测时刻所在日期与春分节气所在日期之间的差异以及所述天气数据，得到检测数据的环境光照影响系数，此时环境光照影响系数的取值大于预设数值。
10、优选地，所述根据检测数据对应的检测时刻与日出时刻的差异、检测时刻所在日期与春分节气所在日期之间的差异以及所述天气数据，得到检测数据的环境光照影响系数，具体包括：
11、将任意一个检测数据记为目标检测数据，将目标检测数据对应的检测时刻记为目标检测时刻，根据目标检测时刻所在天的天气数据得到第一系数，所述目标检测时刻所在天的天气数据与第一系数呈负相关关系；
12、获取目标检测时刻所在日期与其相邻的上一个春分节气所在日期之间的总天数，根据所述总天数得到第二系数；根据目标检测时刻与日出时刻之间的时间长度占比情况得到第三系数；根据所述第一系数、第二系数和第三系数，得到目标检测数据的环境光照影响系数。
13、优选地，所述目标检测数据的环境光照影响系数的计算公式具体为：
14、；
15、其中，表示目标检测数据的环境光照影响系数，t表示第t个检测数据对应的第t个检测时刻，表示第t个检测时刻的天气数据，表示第t个检测时刻所在日期与其相邻的上一个春分节气所在日期之间的总天数，表示与第t个检测时刻所在日期相邻的两个春分节气所在日期之间的总天数，表示第t个检测时刻所在时间，和分别表示第t个检测时刻所在天的日出时刻所在时间和日落时刻所在时间，为第一系数，为第二系数，为第三系数，为圆周率，sin( )为正弦函数，norm( )为归一化函数。
16、优选地，所述根据设定时间段内每天包含的检测数据的差异分布的波动情况和对应检测时刻的差异分布情况，得到设定时间段内每天对应的环境噪声影响系数，具体包括：
17、将设定时间段内任意一天记为当前天，根据当前天内每个检测时刻的检测数据进行曲线拟合获得当前天的检测曲线，获取当前天的检测曲线上所有的极值点，根据所述检测曲线上相邻极值点对应的检测时刻之间的差异分布情况得到第一影响系数；根据所述检测曲线上相邻极值点之间的数据差异的离散分布情况，得到第二影响系数；根据第一影响系数和第二影响系数确定设定时间段内当前天对应的环境噪声影响系数。
18、优选地，所述环境噪声影响系数的计算公式具体为：
19、；
20、其中，表示当前天对应的环境噪声影响系数，r表示设定时间段内的第r天，表示第r天的检测曲线上所有的极值点的总数量，表示第r天的检测曲线上第i+1个极值点对应的检测时刻，表示第r天的检测曲线上第i个极值点对应的检测时刻，表示第r天的检测曲线上第i+1个极值点对应的检测数据，表示第r天的检测曲线上第i个极值点对应的检测数据，表示第r天内每相邻两个极值点对应的检测数据之间的差值的均值，exp( )表示以自然常数e为底的指数函数，tanh( )为双曲正切函数，为第一影响系数，为第二影响系数。
21、优选地，所述根据每个检测数据的环境光照影响系数和对应检测时刻所在天的环境噪声影响系数，得到每个检测数据的去噪系数，具体包括：
22、将每个检测数据的环境光照影响系数与检测数据对应检测时刻所在天的环境噪声影响系数的均值，作为每个检测数据的去噪系数。
23、优选地，所述预设数值的取值为0.01。
24、优选地，所述每天的天气数据具体为每天内每个时刻的云量。
25、优选地，所述根据所述去噪系数对水质波动仪对应的水质检测结果进行去噪处理，具体包括：
26、将每个检测数据的去噪系数作为维纳滤波器中的参数k值，利用维纳滤波器对水质波动仪对应的水质检测结果中每个检测数据进行去噪处理。
27、本专利技术实施例至少具有如下有益效果：
28、本专利技术首先采集检测数据以及天气数据，为后续对检测数据进行去噪分析提供数据基础。然后对每个检测数据对应的检测时刻的分布情况、每个检测数据对应的检测时刻所在天与节气之间的分布关系以及天气数据进行分析，获得环境光照影响系数，从检测数据的检测时刻与天气数据等多个方面因素，对检测数据的外部影响因素进行分析，利用环境光照影响系数反映水质波动仪检测过程中的外部干扰因素的影响程度。进一步的，对设定时间段内每天包含的检测数据的差异分布的波动情况和对应检测时刻的差异分布情况进行分析，考虑了检测时间以及检测数据两个方面的差本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，所述根据每个检测数据对应的检测时刻的分布情况、每个检测数据对应的检测时刻所在天与节气之间的分布关系以及天气数据，得到每个检测数据的环境光照影响系数，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，所述根据检测数据对应的检测时刻与日出时刻的差异、检测时刻所在日期与春分节气所在日期之间的差异以及所述天气数据，得到检测数据的环境光照影响系数，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，所述目标检测数据的环境光照影响系数的计算公式具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，所述根据设定时间段内每天包含的检测数据的差异分布的波动情况和对应检测时刻的差异分布情况，得到设定时间段内每天对应的环境噪声影响系数，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，所述环境噪声影响系数的计算公式具体为：
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，所述根据每个检测数据的环境光照影响系数和对应检测时刻所在天的环境噪声影响系数，得到每个检测数据的去噪系数，具体包括：
8.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，所述预设数值的取值为0.01。
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，所述每天的天气数据具体为每天内每个时刻的云量。
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，所述根据所述去噪系数对水质波动仪对应的水质检测结果进行去噪处理，具体包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，所述根据每个检测数据对应的检测时刻的分布情况、每个检测数据对应的检测时刻所在天与节气之间的分布关系以及天气数据，得到每个检测数据的环境光照影响系数，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，所述根据检测数据对应的检测时刻与日出时刻的差异、检测时刻所在日期与春分节气所在日期之间的差异以及所述天气数据，得到检测数据的环境光照影响系数，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，所述目标检测数据的环境光照影响系数的计算公式具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的水质波动仪监测方法，其特征在于，所述根据设定时间段内每天包含的检测数据的差异分布的...
【专利技术属性】
技术研发人员：田冬迪，田珂鸣，冯素娟，田小蒙，
申请(专利权)人：山东清控生态环境产业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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