基于秩相关及XGBoost模型的水质智能预测方法

本发明涉及智慧工业园区管理，具体涉及一种基于秩相关及xgboost模型的水质智能预测方法。

背景技术：

1、随着工业化和信息化的深度融合，智慧工业园区成为推动产业转型升级的重要载体。智慧工业园区通过集成先进的信息技术、物联网、大数据分析和人工智能等手段，优化资源配置，提高运营效率，减少环境污染，推动可持续发展。工业园区污水处理厂作为保障园区环境质量的关键设施，其进水水质的智能预测与管理尤为重要。

2、工业园区内企业众多，涵盖化工、电子、纺织等多个行业，污水污染情况、排放模式复杂多变，给污水处理厂的高效稳定运行带来了巨大挑战。污水处理是一个动态系统，传统水质监测方法往往存在滞后性，难以实时有效应对水质突变，影响出水水质达标率及园区生态环境质量。污水处理厂进水水质受多种因素影响，包括天气、工业生产、人口、经济活动变化等。这些影响因素与水质之间存在复杂的多维度相关性，传统方法难以准确捕捉这些关系并进行有效预测。随着大数据技术的飞速发展和人工智能算法的广泛应用，可通过深度挖掘多维度相关性数据，建立精准的进水水质预测模型，为污水处理厂的稳定运行和高效管理提供有力支持。

技术实现思路

1、本发明意在提供一种基于秩相关及xgboost模型的水质智能预测方法，通过收集分析工业园区污水处理厂多维度相关性数据，根据多维度数据与进水污染物之间的相关性建立智能预测模型，实现对工业园区污水处理厂进水水质精准及时的预测，提高污水处理效率，降低运营成本。

2、为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、基于秩相关及xgboost模型的水质智能预测方法，包括：

4、数据采集步骤，采集工业园区多维度数据，并对数据进行预处理；

5、相关性分析步骤，采用spearman秩相关系数分析多维度数据与进水水质之间的相关性；

6、关键特征变量筛选步骤，基于相关性的分析结果，筛选相关性满足预设标准的多维度数据作为关键特征变量；

7、智能预测模型构建步骤，将关键特征变量进行归一化处理，并基于xgboost方法构建进水水质智能预测模型；

8、预测步骤，基于进水水质智能预测模型进行实时预测。

9、本方案的原理及优点是：实际应用时，采集工业园区多维度数据，通过spearman秩相关系数判断相关性数据与进水水质之间的相关性，据此选出高相关性数据作为输入特征以构建分布式梯度增强库进水水质预测模型，从而深度挖掘多维度相关性数据，提高预测准确性，实现污水处理厂进水水质的精准前瞻预测，为智慧工业园区的环境管理和污水处理优化提供科学依据。

10、有益效果：

11、提高预测准确性：通过多维度相关性数据分析，综合考虑多种影响因素，显著提高了进水水质预测的准确性。

12、增强决策支持：为智慧工业园区提供前瞻性的水质预测信息，支持管理者做出更加科学合理的污水处理决策。

13、优化资源配置：根据预测结果动态调整污水处理工艺，有效避免资源浪费，降低运营成本。

14、促进绿色发展：有助于实现污水处理的精准管理，减少污染物排放，推动智慧工业园区向绿色、低碳、可持续发展方向迈进。

15、优选的，作为一种改进，所述相关性分析步骤包括：

16、排序子步骤，对多维度数据和进水水质依据时间顺序对齐展开，并分别获取秩次；

17、秩次差获取子步骤，分别获取观测值中每对多维度数据和进水水质之间的秩次差；

18、秩相关系数计算子步骤，基于秩次差，运行预设秩相关系数计算模型，计算得到秩相关系数。

19、技术效果：便于准确获取多维度数据与进水水质之间的相关性。

20、优选的，作为一种改进，所述秩相关系数计算模型为：

21、

22、其中，为秩相关系数，dij为秩次差，m为观测值数量。

23、技术效果：便于将秩相关性进行量化。

24、优选的，作为一种改进，所述排序子步骤中，当存在观测值相等时，秩次为对应排序位次的平均值。

25、技术效果：避免观测值相等时无法获取秩次。

26、优选的，作为一种改进，所述排序子步骤中，当存在观测值相等时，秩相关系数计算模型为：

27、

28、其中，为秩相关系数，tx和ty分别是变量中相持等级观测值的数目，m为观测值数量，dij为秩次差。

29、技术效果：便于观测值相等时，仍然能够将秩相关性进行量化。

30、优选的，作为一种改进，所述相关性包括正相关、负相关和无相关性，当秩相关系数接近于1时，表示强正相关，当秩相关系数接近于-1时，表示强负相关，当秩相关系数接近于0时，表示相关性弱。

31、技术效果：便于准确获取关键特征变量。

32、优选的，作为一种改进，所述智能预测模型构建步骤中，基于xgboost方法构建进水水质智能预测模型的目标函数为：

33、

34、其中，yi为某进水水质的真实值，为模型基于输入(x1,x2,…xm)(m≤m)给出的预测值，t表示一棵树的叶子节点数量，λ为该项的调节参数，ω表示叶子节点输出值组成的向量，β为控制叶子节点输出值复杂度的正则化参数。

35、技术效果：便于提高进水水质预测的准确性、计算效率、鲁棒性、可解释性。

36、优选的，作为一种改进，还包括模型验证与训练步骤，基于进水水质智能预测模型的实时预测结果，验证模型预测准确性，并进行污水处理工艺参数调整。

37、技术效果：便于确保出水水质稳定达标，同时降低能耗和运营成本。

38、优选的，作为一种改进，还包括集成与优化步骤，将进水水质智能预测模型集成至工业园区污水处理厂的管理系统中。

39、技术效果：便于实现模型参数在线优化以满足高准确率实时监测的需求。

技术特征：

1.基于秩相关及xgboost模型的水质智能预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于秩相关及xgboost模型的水质智能预测方法，其特征在于，所述相关性分析步骤包括：

3.根据权利要求2所述的基于秩相关及xgboost模型的水质智能预测方法，其特征在于：所述秩相关系数计算模型为：

4.根据权利要求2所述的一种基于秩相关及xgboost模型的水质智能预测方法，其特征在于：所述排序子步骤中，当存在观测值相等时，秩次为对应排序位次的平均值。

5.根据权利要求2所述的基于秩相关及xgboost模型的水质智能预测方法，其特征在于：所述排序子步骤中，当存在观测值相等时，秩相关系数计算模型为：

6.根据权利要求1所述的基于秩相关及xgboost模型的水质智能预测方法，其特征在于：所述相关性包括正相关、负相关和无相关性，当秩相关系数接近于1时，表示强正相关，当秩相关系数接近于-1时，表示强负相关，当秩相关系数接近于0时，表示相关性弱。

7.根据权利要求1所述的基于秩相关及xgboost模型的水质智能预测方法，其特征在于：所述智能预测模型构建步骤中，基于xgboost方法构建进水水质智能预测模型的目标函数为：

8.根据权利要求1所述的基于秩相关及xgboost模型的水质智能预测方法，其特征在于：还包括模型验证与训练步骤，基于进水水质智能预测模型的实时预测结果，验证模型预测准确性，并进行污水处理工艺参数调整。

9.根据权利要求1所述的基于秩相关及xgboost模型的水质智能预测方法，其特征在于：还包括集成与优化步骤，将进水水质智能预测模型集成至工业园区污水处理厂的管理系统中。

技术总结
本发明涉及智慧工业园区管理技术领域，公开了一种基于秩相关及XGBoost模型的水质智能预测方法，包括：数据采集步骤采集工业园区多维度数据并对数据进行预处理；相关性分析步骤采用Spearman秩相关系数分析多维度数据与进水水质之间的相关性；关键特征变量筛选步骤基于相关性的分析结果，筛选相关性满足预设标准的多维度数据作为关键特征变量；智能预测模型构建步骤将关键特征变量进行归一化处理并基于XGBoost方法构建进水水质智能预测模型；预测步骤基于进水水质智能预测模型进行实时预测。本申请通过分析工业园区污水处理厂多维度相关性数据并建立智能预测模型，实现对工业园区污水处理厂进水水质精准及时的预测，提高污水处理效率，降低运营成本。

技术研发人员：陈猷,李文超,李慧敏,申渝
受保护的技术使用者：重庆大学
技术研发日：
技术公布日：2025/3/6