[发明专利]基于时间序列和支持向量回归的水质预测方法及装置在审
| 申请号： | 201811480109.4 | 申请日： | 2018-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN109784528A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 宋鑫超 | 申请（专利权）人： | 鲁东大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/50 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 264025 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于时间序列和支持向量回归的水质预测方法及装置，该方法包括获取历史水质参数的完整时间序列；对所述完整时间序列分别进行时间序列趋势性分析、时间序列突变性分析和时间序列波动信息分析，得到待预测数据集；基于训练后的支持向量回归水质预测模型，对所述待预测数据集进行预测，获取到目标水质预测参数。本发明实施例利用压缩感知理论方法对数据进行修复和补全，根据历史时间序列分析方法得到时间序列的趋势性预测结果、突变性预测结果和波动率预测结果，在时间序列分析结果的基础上，综合观测数据以及外部环境数据运用支持向量机的方法实现相关水质参数的预测，提高了水质预测的精确性，降低了水质预测的复杂程度。 | ||
| 搜索关键词： | 时间序列 预测 支持向量回归 水质 预测结果 时间序列分析 水质参数 预测数据 趋势性 水质预测模型 外部环境数据 压缩感知理论 突变性分析 支持向量机 波动信息 观测数据 预测参数 突变性 分析 修复 | ||
【主权项】：
1.一种基于时间序列和支持向量回归的水质预测方法，其特征在于，包括：获取历史水质参数的完整时间序列；对所述完整时间序列分别进行时间序列趋势性分析、时间序列突变性分析和时间序列波动信息分析，得到待预测数据集；基于训练后的支持向量回归水质预测模型，对所述待预测数据集进行预测，获取到目标水质预测参数。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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