摘要
本发明公开了一种基于拐点的水质类别变化在线识别方法、系统、设备及介质,包括如下步骤:选取地表水水质历史监测序列进行频谱解构,提取主导周期特征,确定动态分析窗口;在动态分析窗口内获取水质连续监测时间序列,进行多尺度结构分离,得到变化趋势时间序列;对变化趋势时间序列进行区间映射,得到离散水质类别时序;构建二元状态隐马尔科夫模型,通过概率传播机制推断出隐态跃迁轨迹;在隐态跃迁轨迹中锚定突变点,基于突变前后时间窗口内的水质类别数据,提取突变点前后的主导水质类别状态;判定突变点是否为发生水质等级根本性跃变的拐点,基于判定结果触发语义型水质告警信息标注。本发明能够实时、准确地识别水质类别变化拐点。
技术关键词
隐马尔科夫模型
转移概率矩阵
在线识别方法
在线识别系统
时序
序列
多尺度结构
水质监测数据
实质性
定义规则
代表
轨迹
地表水
动态更新
标签
本质
系统为您推荐了相关专利信息
模态特征
特征数据库
智能管控平台
周期性特征
数据标签
微调方法
时序特征
注意力
计算机可读指令
两阶段
跌倒预测方法
骨骼关键点
特征提取模型
注意力
人体骨骼
电能表检测流水线
多模态
时序
执行故障诊断
传感器特征