【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智慧工業園區管理，具體涉及一種基于秩相關及xgboost模型的水質智能預測方法。
技術介紹
1、隨著工業化和信息化的深度融合，智慧工業園區成為推動產業轉型升級的重要載體。智慧工業園區通過集成先進的信息技術、物聯網、大數據分析和人工智能等手段，優化資源配置，提高運營效率，減少環境污染，推動可持續發展。工業園區污水處理廠作為保障園區環境質量的關鍵設施，其進水水質的智能預測與管理尤為重要。
2、工業園區內企業眾多，涵蓋化工、電子、紡織等多個行業，污水污染情況、排放模式復雜多變，給污水處理廠的高效穩定運行帶來了巨大挑戰。污水處理是一個動態系統，傳統水質監測方法往往存在滯后性，難以實時有效應對水質突變，影響出水水質達標率及園區生態環境質量。污水處理廠進水水質受多種因素影響，包括天氣、工業生產、人口、經濟活動變化等。這些影響因素與水質之間存在復雜的多維度相關性，傳統方法難以準確捕捉這些關系并進行有效預測。隨著大數據技術的飛速發展和人工智能算法的廣泛應用，可通過深度挖掘多維度相關性數據，建立精準的進水水質預測模型，為污水處理廠的穩定運行和高效管理提供有力支持。
技術實現思路
1、本專利技術意在提供一種基于秩相關及xgboost模型的水質智能預測方法，通過收集分析工業園區污水處理廠多維度相關性數據，根據多維度數據與進水污染物之間的相關性建立智能預測模型，實現對工業園區污水處理廠進水水質精準及時的預測，提高污水處理效率，降低運營成本。
2、為達到上述目的，本專利
3、基于秩相關及xgboost模型的水質智能預測方法，包括：
4、數據采集步驟，采集工業園區多維度數據，并對數據進行預處理；
5、相關性分析步驟，采用spearman秩相關系數分析多維度數據與進水水質之間的相關性；
6、關鍵特征變量篩選步驟，基于相關性的分析結果，篩選相關性滿足預設標準的多維度數據作為關鍵特征變量；
7、智能預測模型構建步驟，將關鍵特征變量進行歸一化處理，并基于xgboost方法構建進水水質智能預測模型；
8、預測步驟，基于進水水質智能預測模型進行實時預測。
9、本方案的原理及優點是：實際應用時，采集工業園區多維度數據，通過spearman秩相關系數判斷相關性數據與進水水質之間的相關性，據此選出高相關性數據作為輸入特征以構建分布式梯度增強庫進水水質預測模型，從而深度挖掘多維度相關性數據，提高預測準確性，實現污水處理廠進水水質的精準前瞻預測，為智慧工業園區的環境管理和污水處理優化提供科學依據。
10、有益效果：
11、提高預測準確性：通過多維度相關性數據分析，綜合考慮多種影響因素，顯著提高了進水水質預測的準確性。
12、增強決策支持：為智慧工業園區提供前瞻性的水質預測信息，支持管理者做出更加科學合理的污水處理決策。
13、優化資源配置：根據預測結果動態調整污水處理工藝，有效避免資源浪費，降低運營成本。
14、促進綠色發展：有助于實現污水處理的精準管理，減少污染物排放，推動智慧工業園區向綠色、低碳、可持續發展方向邁進。
15、優選的，作為一種改進，所述相關性分析步驟包括：
16、排序子步驟，對多維度數據和進水水質依據時間順序對齊展開，并分別獲取秩次；
17、秩次差獲取子步驟，分別獲取觀測值中每對多維度數據和進水水質之間的秩次差；
18、秩相關系數計算子步驟，基于秩次差，運行預設秩相關系數計算模型，計算得到秩相關系數。
19、技術效果：便于準確獲取多維度數據與進水水質之間的相關性。
20、優選的，作為一種改進，所述秩相關系數計算模型為：
21、
22、其中，為秩相關系數，dij為秩次差，m為觀測值數量。
23、技術效果：便于將秩相關性進行量化。
24、優選的，作為一種改進，所述排序子步驟中，當存在觀測值相等時，秩次為對應排序位次的平均值。
25、技術效果：避免觀測值相等時無法獲取秩次。
26、優選的，作為一種改進，所述排序子步驟中，當存在觀測值相等時，秩相關系數計算模型為：
27、
28、其中，為秩相關系數，tx和ty分別是變量中相持等級觀測值的數目，m為觀測值數量，dij為秩次差。
29、技術效果：便于觀測值相等時，仍然能夠將秩相關性進行量化。
30、優選的，作為一種改進，所述相關性包括正相關、負相關和無相關性，當秩相關系數接近于1時，表示強正相關，當秩相關系數接近于-1時，表示強負相關，當秩相關系數接近于0時，表示相關性弱。
31、技術效果：便于準確獲取關鍵特征變量。
32、優選的，作為一種改進，所述智能預測模型構建步驟中，基于xgboost方法構建進水水質智能預測模型的目標函數為：
33、
34、其中，yi為某進水水質的真實值，為模型基于輸入(x1,x2,…xm)(m≤m)給出的預測值，t表示一棵樹的葉子節點數量，λ為該項的調節參數，ω表示葉子節點輸出值組成的向量，β為控制葉子節點輸出值復雜度的正則化參數。
35、技術效果：便于提高進水水質預測的準確性、計算效率、魯棒性、可解釋性。
36、優選的，作為一種改進，還包括模型驗證與訓練步驟，基于進水水質智能預測模型的實時預測結果，驗證模型預測準確性，并進行污水處理工藝參數調整。
37、技術效果：便于確保出水水質穩定達標，同時降低能耗和運營成本。
38、優選的，作為一種改進，還包括集成與優化步驟，將進水水質智能預測模型集成至工業園區污水處理廠的管理系統中。
39、技術效果：便于實現模型參數在線優化以滿足高準確率實時監測的需求。
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1.基于秩相關及XGBoost模型的水質智能預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于秩相關及XGBoost模型的水質智能預測方法，其特征在于，所述相關性分析步驟包括：
3.根據權利要求2所述的基于秩相關及XGBoost模型的水質智能預測方法，其特征在于：所述秩相關系數計算模型為：
4.根據權利要求2所述的一種基于秩相關及XGBoost模型的水質智能預測方法，其特征在于：所述排序子步驟中，當存在觀測值相等時，秩次為對應排序位次的平均值。
5.根據權利要求2所述的基于秩相關及XGBoost模型的水質智能預測方法，其特征在于：所述排序子步驟中，當存在觀測值相等時，秩相關系數計算模型為：
6.根據權利要求1所述的基于秩相關及XGBoost模型的水質智能預測方法，其特征在于：所述相關性包括正相關、負相關和無相關性，當秩相關系數接近于1時，表示強正相關，當秩相關系數接近于-1時，表示強負相關，當秩相關系數接近于0時，表示相關性弱。
7.根據權利要求1所述的基于秩相關及XGBoost模型的水質智能預測方法
8.根據權利要求1所述的基于秩相關及XGBoost模型的水質智能預測方法，其特征在于：還包括模型驗證與訓練步驟，基于進水水質智能預測模型的實時預測結果，驗證模型預測準確性，并進行污水處理工藝參數調整。
9.根據權利要求1所述的基于秩相關及XGBoost模型的水質智能預測方法，其特征在于：還包括集成與優化步驟，將進水水質智能預測模型集成至工業園區污水處理廠的管理系統中。
...【技術特征摘要】
1.基于秩相關及xgboost模型的水質智能預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于秩相關及xgboost模型的水質智能預測方法，其特征在于，所述相關性分析步驟包括：
3.根據權利要求2所述的基于秩相關及xgboost模型的水質智能預測方法，其特征在于：所述秩相關系數計算模型為：
4.根據權利要求2所述的一種基于秩相關及xgboost模型的水質智能預測方法，其特征在于：所述排序子步驟中，當存在觀測值相等時，秩次為對應排序位次的平均值。
5.根據權利要求2所述的基于秩相關及xgboost模型的水質智能預測方法，其特征在于：所述排序子步驟中，當存在觀測值相等時，秩相關系數計算模型為：
6.根據權利要求1所述的基于秩相關及xgboost模型的水質智能預測方法，其特征...
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