本發(fā)明涉及設(shè)備布點(diǎn)優(yōu)化，尤其是涉及一種基于斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析的設(shè)備布點(diǎn)優(yōu)化方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)污水廠的監(jiān)測(cè)設(shè)備布點(diǎn)通常依賴于工程師的經(jīng)驗(yàn)判斷，這不僅可能導(dǎo)致監(jiān)測(cè)盲區(qū)的存在，還可能因?yàn)楸O(jiān)測(cè)點(diǎn)分布不合理而造成資源浪費(fèi)。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，越來越多的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)被收集起來，如何有效地利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)點(diǎn)的優(yōu)化成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。

2、在相關(guān)技術(shù)中，通常通過協(xié)方差分析方法揭示不同監(jiān)測(cè)設(shè)備之間參數(shù)等級(jí)之間的相關(guān)性，但協(xié)方差分析方法不僅需要假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，局限了數(shù)據(jù)類型，而且不能有效衡量非線性相關(guān)性關(guān)系，無法處理參數(shù)間復(fù)雜的非線性關(guān)系，這就導(dǎo)致無法有效識(shí)別參數(shù)間的相關(guān)性，從而無法確定參數(shù)的冗余性，導(dǎo)致不能有效剔除冗余參數(shù)對(duì)應(yīng)的監(jiān)測(cè)設(shè)備，提高了監(jiān)測(cè)設(shè)備維護(hù)成本，降低了污水處理廠的運(yùn)行效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種基于斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析的設(shè)備布點(diǎn)優(yōu)化方法及裝置，以有效確定參數(shù)的冗余性，從而降低了監(jiān)測(cè)設(shè)備維護(hù)成本，提高了污水處理廠的運(yùn)行效率。

2、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析的設(shè)備布點(diǎn)優(yōu)化方法，應(yīng)用于污水處理廠，方法包括：獲取污水處理廠的多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列；其中，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列包括多個(gè)在預(yù)設(shè)時(shí)間間隔下獲取的多個(gè)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，每個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列對(duì)應(yīng)一種參數(shù)；基于多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列確定相關(guān)性分析方式；若相關(guān)性分析方式為斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析，基于斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析對(duì)多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分組，得到多個(gè)顯著性參數(shù)組；其中，每個(gè)顯著性參數(shù)組中包括至少兩種參數(shù)；對(duì)每個(gè)顯著性參數(shù)組中的每個(gè)參數(shù)與其在顯著性參數(shù)組內(nèi)其余參數(shù)的相關(guān)系數(shù)的平均值進(jìn)行順序排列，得到排列結(jié)果；基于排列結(jié)果和預(yù)先設(shè)置的擬合規(guī)則確定待優(yōu)化參數(shù)；待優(yōu)化參數(shù)對(duì)應(yīng)的監(jiān)測(cè)設(shè)備為待優(yōu)化設(shè)備。

3、在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，上述基于多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列確定相關(guān)性分析方式，包括：基于預(yù)先設(shè)置的清洗策略對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列；目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列中包括多個(gè)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值；對(duì)多個(gè)目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列分別進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)得到檢驗(yàn)結(jié)果；基于多個(gè)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值和歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值的數(shù)量確定每個(gè)目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列各自對(duì)應(yīng)的相同值比例；基于檢驗(yàn)結(jié)果和相同值比例確定相關(guān)性分析方式。

4、在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，上述基于多個(gè)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值和歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值的數(shù)量確定每個(gè)目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列各自對(duì)應(yīng)的相同值比例，包括：確定多個(gè)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值中數(shù)值相同的數(shù)據(jù)數(shù)量；若歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值的數(shù)量小于預(yù)先設(shè)置的數(shù)量閾值，則將數(shù)據(jù)數(shù)量與歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值的數(shù)量的比值作為相同值比例。

5、在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，上述基于檢驗(yàn)結(jié)果和相同值比例確定相關(guān)性分析方式，包括：若檢驗(yàn)結(jié)果為多個(gè)目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列中存在不符合正態(tài)分布的序列，且每個(gè)目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列各自對(duì)應(yīng)的相同值比例均不大于預(yù)先設(shè)置的比例閾值，則相關(guān)性分析方式為斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析。

6、在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，上述基于斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析對(duì)多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分組，得到多個(gè)顯著性參數(shù)組，包括：將對(duì)每個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列分別清洗后得到的目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列中預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值進(jìn)行排序，得到每個(gè)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值的等級(jí)；基于目標(biāo)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值的數(shù)量和每個(gè)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值的等級(jí)，對(duì)多個(gè)目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列兩兩進(jìn)行斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析，得到斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)；基于斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)和預(yù)先設(shè)置的相關(guān)系數(shù)閾值確定顯著性參數(shù)組。

7、在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，上述將對(duì)每個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列分別清洗后得到的目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列中預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值進(jìn)行排序，得到每個(gè)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值的等級(jí)，包括：確定多個(gè)目標(biāo)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值中是否包含數(shù)值相同的目標(biāo)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值；若不包含數(shù)值相同的目標(biāo)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值，則按照數(shù)值大小對(duì)多個(gè)目標(biāo)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值進(jìn)行排序，得到第一排列順序；將第一排列順序?qū)?yīng)的順序值作為每個(gè)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值的等級(jí)；若包含數(shù)值相同的目標(biāo)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值，則按照數(shù)值大小對(duì)多個(gè)目標(biāo)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值進(jìn)行排序，得到第二排列順序；對(duì)于數(shù)值不相同的目標(biāo)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值，將第二排列順序的順序值作為每個(gè)數(shù)值不相同的目標(biāo)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值的等級(jí)；對(duì)于數(shù)值相同的目標(biāo)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值，基于第二排列順序確定數(shù)值相同的目標(biāo)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值所處的順序位次；將順序位次的平均值作為每個(gè)數(shù)值相同的目標(biāo)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)值的等級(jí)。

8、在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，上述對(duì)每個(gè)顯著性參數(shù)組中的每個(gè)參數(shù)與其在顯著性參數(shù)組內(nèi)其余參數(shù)的相關(guān)系數(shù)的平均值進(jìn)行順序排列，包括：對(duì)每個(gè)顯著性參數(shù)組，確定顯著性參數(shù)組中的第一參數(shù)的相關(guān)系數(shù)與第一其余參數(shù)的相關(guān)系數(shù)的第一平均值；第一其余參數(shù)為顯著性參數(shù)組中除第一參數(shù)以外的所有參數(shù)；確定顯著性參數(shù)組中第二參數(shù)的相關(guān)系數(shù)與第二其余參數(shù)的相關(guān)系數(shù)的第二平均值；第二其余參數(shù)為顯著性參數(shù)組中除第二參數(shù)以外的所有參數(shù)；將第一平均值和第二平均值按從大到小的順序進(jìn)行排列，得到排列結(jié)果。

9、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種基于斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析的設(shè)備布點(diǎn)優(yōu)化裝置，應(yīng)用于污水處理廠，裝置包括：監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列獲取模塊，用于獲取污水處理廠的多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列；其中，每個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列對(duì)應(yīng)一種參數(shù)；相關(guān)性分析方式確定模塊，用于基于多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列確定相關(guān)性分析方式；分組模塊，用于若相關(guān)性分析方式為斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析，基于斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析對(duì)多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分組，得到多個(gè)顯著性參數(shù)組；其中，每個(gè)顯著性參數(shù)組中包括至少兩種參數(shù)；順序排列模塊，用于對(duì)每個(gè)顯著性參數(shù)組中的每個(gè)參數(shù)與其在顯著性參數(shù)組內(nèi)其余參數(shù)的相關(guān)系數(shù)的平均值進(jìn)行順序排列，得到排列結(jié)果；待優(yōu)化參數(shù)確定模塊，用于基于排列結(jié)果和預(yù)先設(shè)置的擬合規(guī)則確定待優(yōu)化參數(shù)；待優(yōu)化參數(shù)對(duì)應(yīng)的監(jiān)測(cè)設(shè)備為待優(yōu)化設(shè)備。

10、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種電子設(shè)備，包括處理器和存儲(chǔ)器，存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有能夠被處理器執(zhí)行的計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令以實(shí)現(xiàn)上述第一方面的基于斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析的設(shè)備布點(diǎn)優(yōu)化方法。

11、第四方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令在被處理器調(diào)用和執(zhí)行時(shí)，計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令促使處理器實(shí)現(xiàn)上述第一方面的基于斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析的設(shè)備布點(diǎn)優(yōu)化方法。

12、本發(fā)明實(shí)施例帶來了以下有益效果：

13、本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析的設(shè)備布點(diǎn)優(yōu)化方法及裝置，通過獲取污水處理廠的多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列，其中，每個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列對(duì)應(yīng)一種參數(shù)，基于多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列確定相關(guān)性分析方式，若相關(guān)性分析方式為斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析，基于斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析對(duì)多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分組，得到多個(gè)顯著性參數(shù)組，其中，每個(gè)顯著性參數(shù)組中包括至少兩種參數(shù)，對(duì)每個(gè)顯著性參數(shù)組中的每個(gè)參數(shù)與其在顯著性參數(shù)組內(nèi)其余參數(shù)的相關(guān)系數(shù)的平均值進(jìn)行順序排列，得到排列結(jié)果，基于排列結(jié)果和預(yù)先設(shè)置的擬合規(guī)則確定待優(yōu)化參數(shù)，待優(yōu)化參數(shù)對(duì)應(yīng)的監(jiān)測(cè)設(shè)備為待優(yōu)化設(shè)備。該方式中，有效確定參數(shù)的冗余性，從而降低了監(jiān)測(cè)設(shè)備維護(hù)成本，提高了污水處理廠的運(yùn)行效率。

14、本公開的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書中闡述，或者，部分特征和優(yōu)點(diǎn)可以從說明書推知或毫無疑義地確定，或者通過實(shí)施本公開的上述技術(shù)即可得知。

15、為使本公開的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉較佳實(shí)施例，并配合所附附圖，作詳細(xì)說明如下。