本申请涉及水质监测，更具体地说，涉及一种水质监测数据分析方法。
背景技术：
1、水质监测数据分析涉及多个方面，以评估水体的质量、检测潜在污染问题并支持水资源管理和保护。以下是水质监测数据分析的主要方面：
2、基本水质参数分析：ph值：衡量水体的酸碱性。溶解氧(do)：反映水体对生物的支持能力。温度：影响水体中生物和化学反应的速率。电导率：反映水体中的溶质浓度。
3、污染物浓度分析：监测有害物质如重金属、有机物、营养物质等的浓度。包括测量化学物质的浓度，如氨氮、亚硝酸盐、硝酸盐等。
4、生物指标分析：利用生物学指标(如水藻、浮游生物、底栖生物)评估水体生态系统的健康状况。
5、水质监测数据分析是一个综合的过程，结合化学、生物学、地学和信息技术等多个学科领域，以全面了解和管理水体质量。
6、现有技术公开号为cn219179383u的文献提供一种排放水水质在线监测设备，该装置通过在监测仪本体进行抽取分析监测之前对污水过滤，避免污水中夹杂的颗粒硅藻及沙石进入到弯管内，从而避免监测仪本体由于堵塞无法正常使用的情况，该设计既可以延长监测仪本体的使用寿命，又可以减少杂质对水质数据分析的影响。
7、上述中的现有技术方案虽然通过现有技术的结构可以实现与有关的有益效果，但是仍存在以下缺陷；该装置在进行使用时，通过过滤板对待检测的水进行过滤，但是该过滤方式简单，不便于实时对过滤板进行清理，导致过滤板堵塞，影响过滤效率，实用性较差，
8、鉴于此，我们提出一种水质监测数据分析方法。
技术实现思路
1、1.要解决的技术问题
2、本申请的目的在于提供一种水质监测数据分析方法，解决了上述背景技术中提出的技术问题，实现了便于实时对过滤板进行清理的技术效果。
3、2.技术方案
4、本申请实施例提供了一种水质监测数据分析方法，包括以下步骤：
5、s1、水质数据采集模块：所述水质数据采集模块通过传感器设备对待监测的水中收集水质数据，包括各种化学参数等；
6、s2、水质数据处理模块：所述水质数据处理模块对收集到的数据进行清洗、整理和标准化处理，包括去除异常值、缺失值和错误值，将所有数据转化为统一的标准，以便后续处理；
7、s3、水质数据特征提取模块：所述水质数据特征提取模块从预处理后的数据中提取出与水质相关的特征，例如各种水质参数的平均值、最大值、最小值等统计特征，以及水质参数与其他环境参数之间的关系特征；
8、s4、水质监测模型训练模块：所述水质监测模型训练模块根据所需要解决的水质监测问题，选择适合的机器学习模型，用于对水质进行监测；
9、s5、模型应用显示模块：所述模型应用显示模块将训练好的模型应用于实时水质监测数据，进行水质预测和分析，并将分析结果进行可视化显示。
10、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述水质数据采集模块通过传感器设备对待监测的水中收集水质数据，包括各种化学参数等，通过ph传感器：测量水中的酸碱度，以了解水体的化学性质，通过总有机碳(toc)传感器：测量水中的有机物含量，以了解水体的有机物污染情况，利用重金属传感器：测量水中重金属的含量，以了解水体的重金属污染情况等。
11、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述水质数据处理模块对收集到的数据进行清洗、整理和标准化处理，包括去除异常值、缺失值和错误值，将所有数据转化为统一的标准，以便后续处理，所述数据清洗：对于异常值的处理，能够考虑使用箱线图等统计方法来识别和删除异常值，对于缺失值的处理，能够使用插值法来填补；
12、所述数据整理：对采集到的数据进行归一化，将所有数据转化为相同的单位和量纲；
13、所述标准化：标准化涉及到对数据进行缩放，使其具有零均值和单位方差，有助于消除数据之间的尺度差异，使得不同特征之间的比较更加公平。
14、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述水质数据特征提取模块从预处理后的数据中提取出与水质相关的特征，例如各种水质参数的平均值、最大值、最小值等统计特征，以及水质参数与其他环境参数之间的关系特征，所述统计特征提取：从预处理后的水质数据中提取出各种水质参数的平均值、最大值、最小值等统计特征，统计特征能够反映水质的整体状况和变化趋势；
15、所述关系特征提取：分析水质参数与其他环境参数之间的关系特征，例如，能够计算水质参数与其他环境参数之间的相关系数等，以揭示它们之间的关联和影响。
16、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述水质监测模型训练模块根据所需要解决的水质监测问题，选择回归模型：用于预测水质指标的数值，通过训练回归模型，能够建立水质指标与环境因素之间的定量关系，从而预测水质的变化趋势，实现对水质的监测。
17、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述模型应用显示模块将训练好的机器学习模型应用于实时水质监测数据，进行水质预测和分析，模型能够基于历史数据和实时数据，通过预测算法对未来的水质变化趋势进行预测，并分析潜在的影响因素，将分析结果进行可视化显示，以直观地展示水质状况和水质预测结果，可视化技术能够包括图表等，帮助用户更好地理解和分析水质数据。
18、3.有益效果
19、本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
20、1.本申请由于采用了水质数据采集模块等技术手段，所以有效解决了现有技术中的技术问题，进而实现了在对待检测的水过滤后，通过水质数据采集模块对水质进行多方面的数据采集，然后水质监测模型用于实时水质监测数据，进行水质预测和分析，模型能够基于历史数据和实时数据，通过预测算法对未来的水质变化趋势进行预测，并分析潜在的影响因素，实现水质的快速检测的效果。
21、2.本申请通过设置快速分离机构，利用电机带动多层滤斗进行自转，通过离心力对水进行快速过滤，提高了对水的过滤效率，同时通过设置除污机构，在弧型齿条的作用下，实现了推污环往复移动，从而将多层滤斗内的污物推出，保证多层滤斗的过滤效率。
22、3.本申请通过设置接触杆，配合弹簧，实现自动带动阀芯的启闭，实现装置的自动化，通过设置推污板，实现了快速对水处理箱内的污物进行清理，提高了装置的实用性。
1.一种水质监测数据分析方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的水质监测数据分析方法，其特征在于：所述水质数据采集模块通过传感器设备对待监测的水中收集水质数据，包括各种化学参数等，通过ph传感器：测量水中的酸碱度，以了解水体的化学性质，通过总有机碳传感器：测量水中的有机物含量，以了解水体的有机物污染情况，利用重金属传感器：测量水中重金属的含量，以了解水体的重金属污染情况等。
3.根据权利要求1所述的水质监测数据分析方法，其特征在于：所述水质数据处理模块对收集到的数据进行清洗、整理和标准化处理，包括去除异常值、缺失值和错误值，将所有数据转化为统一的标准，以便后续处理，所述数据清洗：对于异常值的处理，能够考虑使用箱线图等统计方法来识别和删除异常值，对于缺失值的处理，能够使用插值法来填补；
4.根据权利要求1所述的水质监测数据分析方法，其特征在于：所述水质数据特征提取模块从预处理后的数据中提取出与水质相关的特征，例如各种水质参数的平均值、最大值、最小值等统计特征，以及水质参数与其他环境参数之间的关系特征，所述统计特征提取：从预处理后的水质数据中提取出各种水质参数的平均值、最大值、最小值等统计特征，统计特征能够反映水质的整体状况和变化趋势；
5.根据权利要求1所述的水质监测数据分析方法，其特征在于：所述水质监测模型训练模块根据所需要解决的水质监测问题，选择回归模型：用于预测水质指标的数值，通过训练回归模型，能够建立水质指标与环境因素之间的定量关系，从而预测水质的变化趋势，实现对水质的监测。
6.根据权利要求1所述的水质监测数据分析方法，其特征在于：所述模型应用显示模块将训练好的机器学习模型应用于实时水质监测数据，进行水质预测和分析，模型能够基于历史数据和实时数据，通过预测算法对未来的水质变化趋势进行预测，并分析潜在的影响因素，将分析结果进行可视化显示，以直观地展示水质状况和水质预测结果，可视化技术能够包括图表等，帮助用户更好地理解和分析水质数据。
