申请/专利权人：中交(天津)生态环保设计研究院有限公司

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874119A

主分类号：G06F16/26

分类号：G06F16/26;G06F16/215;C02F11/12

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种污染底泥脱水处理数据可视化分析预测方法，包括如下步骤：污染底泥处理的相关指标收集，确定影响底泥脱水处理的因变量和自变量；通过数据采集模块对自变量、因变量数据进行采集；对采集的自变量、因变量数据进行预处理；利用经过预处理的自变量、因变量数据，建立机器学习矩阵，形成机器学习训练集，建立污染底泥排水流量惩罚性线性回归预测模型，实现对后续排水流量的结果预测。本发明可实现脱水流量的结果预测，以及电流、土体温度和真空度的最优值分析，改变了以往数据监测项目多，因变量和自变量关系寻找复杂，打破了传统只能进行数据可视化显示，而不能同时进行预测和显示的耦合，具有智能指导施工的作用。

主权项：1.一种污染底泥脱水处理数据可视化分析预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.污染底泥处理的相关指标收集；S2.根据所述相关指标的影响程度，确定影响底泥脱水处理的因变量和自变量；S3.通过数据采集模块对所述自变量、因变量数据进行实时采集和传输；S4.对采集的所述自变量、因变量数据进行预处理；S5.采用BootStrap3建立前端可视化架构，使用ECharts建立可视化内容展示部件，通过调取MySQL数据库中的自变量、因变量数据，对所述自变量、因变量数据进行实时动态的可视化显示；S6.利用经过预处理的所述自变量、因变量数据，确定预测目标值和预测因子，建立机器学习矩阵，形成机器学习训练集；S7.基于所述机器学习训练集，建立污染底泥排水流量惩罚性线性回归预测模型，实现对后续排水流量的结果预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中交(天津)生态环保设计研究院有限公司 一种污染底泥脱水处理数据可视化分析预测方法

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