本發(fā)明涉及水體指標智能檢測算法領域，具體是一種應用于復雜水體的水體指標分析方法。

背景技術：

1、復雜水體通常指的是城市河流、湖泊、水庫等，這些水體受到多種污染源的影響，包括工業(yè)排放、農(nóng)業(yè)面源污染、生活污水排放等。復雜水體環(huán)境特征包括水體的濁度、顆粒物濃度、懸浮物的大小與分布、光的散射特性等，這些特征使得水質(zhì)監(jiān)測和分析變得復雜。另外，水體指標分析是環(huán)境監(jiān)測和水質(zhì)管理的重要組成部分。傳統(tǒng)的水體指標分析方法依賴于化學試劑和實驗室設備，這些方法雖然準確，但耗時且成本較高。隨著遙感技術和光譜分析技術的發(fā)展，基于光譜的水體指標分析方法逐漸成為研究的熱點。這些方法通過分析水體對特定波長光的吸收特性，利用建立的預測模型來定量分析水質(zhì)參數(shù)。常用的預測模型包括線性模型如單波長法、多波長組合法、偏最小二乘法（pls）等，以及非線性模型如支持向量機（svm）、神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹等。

2、現(xiàn)有的水體監(jiān)測技術往往依賴于定期的現(xiàn)場采樣和實驗室分析，這些方法雖然準確，但耗時且成本較高，不適合快速響應和大規(guī)模監(jiān)測。此外，傳統(tǒng)的監(jiān)測技術可能無法全面捕捉復雜水體中的多維非線性特征，如濁度、顆粒物濃度的變化，以及這些因素如何影響光譜數(shù)據(jù)的準確性?，F(xiàn)有技術在處理復雜水體時，往往難以實現(xiàn)對水質(zhì)參數(shù)的實時、連續(xù)、高頻率監(jiān)測，這限制了對水體污染動態(tài)變化的快速響應能力。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出了一種應用于復雜水體的水體指標分析方法，該方法通過自適應濾波、多尺度自適應小波變換、非線性核函數(shù)與高階張量運算先進技術，有效提高了水體指標分析的準確性和效率。

2、其中，一種應用于復雜水體的水體指標分析方法，包括以下步驟：

3、s1.?提取復雜水體的光譜數(shù)據(jù)，通過自適應濾波對原始光譜數(shù)據(jù)進行預處理，自適應濾波根據(jù)水體環(huán)境變化調(diào)整濾波系數(shù)，輸出經(jīng)過預處理的平滑光譜數(shù)據(jù)；

4、s2.?預處理后的數(shù)據(jù)通過多尺度自適應小波變換分解光譜數(shù)據(jù)的不同頻率成分，并通過自適應閾值進行去噪；

5、s3.?降噪后的光譜數(shù)據(jù)通過非線性核函數(shù)與高階張量運算進行濁色度補償；

6、s4.?補償后的光譜數(shù)據(jù)通過多級遞歸提取特征，并通過回歸模型對復雜水體的水體指標進行預測，所述水體指標包括總磷、氨氮和總氮；

7、其中，所述步驟s3具體包括以下子步驟：

8、s301.?根據(jù)渾濁度對光譜的影響為非線性，通過核方法將光譜信號映射到高維空間，進行非線性特征捕捉；

9、s302.?當不同波長和時間點的特征相互影響時，通過高階張量補償模型對光譜數(shù)據(jù)進行多維耦合補償；

10、s303.?將核方法輸出的非線性補償值與高階張量補償模型輸出的張量補償項結合，對著色度進行總補償計算，并輸出補償后的光譜數(shù)據(jù)。

11、進一步的，所述步驟s301中，通過核方法將光譜信號映射到高維空間，進行非線性特征捕捉具體流程表示為：

12、；

13、其中，所述表示經(jīng)過補償后的濁度影響補償項，涵蓋光譜數(shù)據(jù)在不同波長和時間維度下的非線性變化補償，所述表示光譜數(shù)據(jù)的波長，所述表示時間維度，即采集光譜數(shù)據(jù)的時間點，所述表示在濁色度補償過程中光譜數(shù)據(jù)的波長為的總數(shù)，所述和表示對應光譜信號在波長和下的光譜信號索引，所述表示在濁色度補償過程中光譜數(shù)據(jù)的波長為的總數(shù)，所述表示核函數(shù)，所述表示去噪后的光譜數(shù)據(jù)，所述表示第p個波長點，所述表示第q個波長點，所述表示求導操作，所述表示調(diào)節(jié)系數(shù)，用于調(diào)整波長處的二階導數(shù)對補償結果的影響。

14、進一步的，所述步驟s302中，通過高階張量補償模型對光譜數(shù)據(jù)進行多維耦合補償具體包括以下子步驟：

15、s3021.?通過三階張量建模不同波長和時間維度間的非線性耦合關系，并通過張量運算，對復雜水體中不同波長間的非線性耦合進行表達，即：

16、；

17、其中，所述表示經(jīng)過三階張量模型計算后得到的濁色度補償值，所述、和分別表示波長的索引，所述表示三階張量的張量系數(shù)，反映波長、和在時間t下的耦合權重，所述表示波長維度的總數(shù)，所述表示光譜數(shù)據(jù)的波長，所述表示時間維度，所述、和分別表示第i個波長點、第j個波長點和第k個波長點；

18、s3022.?通過張量補償，捕捉光譜信號在不同波長和時間維度下的非線性變化，并根據(jù)調(diào)節(jié)參數(shù)，與不同波長和時間維度上的二階導數(shù)影響，進一步調(diào)整補償結果，即：

19、；

20、其中，所述表示經(jīng)過高階張量補償后的濁色度值，所述表示標量參數(shù)，用于調(diào)整張量補償結果的權重，所述表示求導操作，所述表示系數(shù)矩陣的元素，用于反映了第i和第j個波長之間的耦合強度。

21、進一步的，所述步驟s303具體流程表示為：

22、；

23、其中，所述表示經(jīng)過補償后的光譜數(shù)據(jù)，所述表示光譜數(shù)據(jù)的波長，所述表示時間維度，所述表示去噪后的光譜數(shù)據(jù)，所述表示經(jīng)過補償后的濁度影響補償項，所述表示經(jīng)過高階張量補償后的濁色度值。

24、進一步的，所述步驟s4具體包括以下子步驟：

25、s401.?對前處理后的補償光譜數(shù)據(jù)進行遞歸特征提取，利用逐級遞歸捕捉復雜水體條件下的多維非線性特征，多維非線性特征的逐級遞歸包括一級特征提取和二級特征提??；

26、s402.?通過基于多維核函數(shù)的非線性回歸模型，對提取的特征進行指標預測；

27、s403.?將分段非線性回歸模型計算得到的各級預測值進行整合，生成水體指標的準確預測。

28、進一步的，所述步驟s401中，一級特征提取具體為：在一級特征基礎上,結合光譜數(shù)據(jù)中與總磷指標相關的特征進行遞歸特征提取，即：

29、；

30、其中，所述表示一級特征提取結果，用于提取與總磷指標相關的光譜特征，所述表示光譜數(shù)據(jù)的波長，所述表示時間維度，所述表示一級特征提取的特征數(shù)量，所述表示特征的索引，所述表示一級特征提取中第k個特征的權重系數(shù)，用于表征該特征在總磷指標預測中的重要性，所述表示一級特征提取中第k個特征的基函數(shù)，用于描述特征提取的具體方式，所述表示經(jīng)過補償后的光譜數(shù)據(jù)，所述表示光譜數(shù)據(jù)中與總磷指標相關的調(diào)節(jié)參數(shù)。

31、進一步的，所述步驟s401中，二級特征提取具體為：結合光譜數(shù)據(jù)中與氨氮或總氮指標的特征進行遞歸特征提取，即：

32、；

33、其中，所述表示二級特征提取結果，用于提取與氨氮或總氮指標相關的光譜特征，所述表示光譜數(shù)據(jù)的波長，所述表示時間維度，所述表示，所述表示二級特征提取的特征數(shù)量，所述表示二級特征提取中第k個特征的權重系數(shù)，所述表示二級特征提取中第k個特征的基函數(shù)，所述表示一級特征提取結果，所述表示與氨氮或總氮指標相關的調(diào)節(jié)參數(shù)。

34、進一步的，所述步驟s402中，所述基于多維核函數(shù)的非線性回歸模型具體表示為：

35、；

36、其中，所述表示第i個水體指標的預測值，所述表示光譜數(shù)據(jù)的波長，所述表示時間維度，所述表示與第i個水體指標相關的特征數(shù)量，所述表示水體指標相關的特征數(shù)量的總數(shù)，所述表示第i個指標的非線性核函數(shù)，所述表示第i個水體指標的特征提取結果，所述表示與多維環(huán)境參數(shù)相關的調(diào)節(jié)參數(shù)，所述表示第j個特征的權重系數(shù)。

37、進一步的，所述多維環(huán)境參數(shù)包括：水體的濁度、顆粒物濃度、懸浮物的大小與分布、光的散射特性。

38、進一步的，所述步驟s403中，預測值整合的具體流程表示為：

39、；

40、其中，所述表示綜合的水體指標預測值，所述表示水體指標的總數(shù)量，所述表示水體指標的索引，所述表示第i個水體指標的預測值，所述表示光譜數(shù)據(jù)的波長，所述表示時間維度。

41、發(fā)明的有益效果是：

42、本發(fā)明通過自適應調(diào)整濾波系數(shù)和閾值進行去噪和濁色度補償，從而提高了對復雜水體條件下的多維非線性特征的捕捉能力，另外，本發(fā)明還采用基于多維核函數(shù)的非線性回歸模型進行指標預測，并通過多級遞歸提取特征，提高了預測的準確性。