论文部分内容阅读
我国绝大部分地区忽略了对排放污水的治理,随意将工业废水排放至湖泊河流中的现象屡见不鲜,故水质监测显得愈发重要。本论文的研究重点是搭建一个能够实现水质数据监测与预测的大数据平台。首先本论文针对克里金插值算法和反距离加权算法对目前水质浊度参数的预测精度相对较低的问题,提出了一种基于Top-Relevant的水质参数预测算法,通过对Top-Relevant算法的TR参数进行择优,选取到较为准确的TR参数,提高了预测算法的精确度。实验结果显示基于Top-Relevant的水质预测方法比克里金插值算法和反距离加权插值算法具有更高的预测精度和稳定性,相对于克里金插值算法和反距离加权算法,平均绝对误差分别降低了 1.07和1.31。本论文在基于Top-Relevant的水质参数预测算法的基础上,按照大数据平台管理应用的需求,通过对水质监测进行需求分析和业务分析,建立了该水质监测大数据平台的模型,实现了该平台所需要的功能设计,实现了数据库的表结构设计。本研究建立了基于SSM框架的水质监测与预测的数据平台,实现了数据可视化展示功能、采集设备地图分布功能、水质定点采集数据功能、无人船移动轨迹展示功能、多种水质监测指标展示功能、反演水质浊度参数变化趋势展示功能、分析预测水质参数功能等功能。