基于人工智能的电导率水质智能解析监测数据

用于监测排水管网水质，通过传感器采集的电导率、水温等数据，经 “分组 - 筛选 - 校正 - 建模 - 分类” 标准化流程处理：先按 “点位 + 排水管网雨水 + 点位类型” 维度分组，借助四分位距（IQR）与 0-40℃水温范围筛出有效数据，再用排水管网雨水专属温度系数（α=0.018）校正电导率至 25℃基准，通过时序卷积网络（TCN）捕捉数据时序特征与非线性关联，最后经 “聚类 - 统计 - 深度” 三级策略完成水质分类。所有结果实时更新至水质监测数据库，可助力运维人员快速判断管网水质异常、精准预警污染风险、科学优化排水管控，显著提升排水管网运维的精准度与效率，适配雨水管网短时波动的核心场景。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集通过采集浙江省宁波市渡架桥江河水的浊度、pH值、氨氮、总磷、重金属Pb含量、大肠杆菌数量、COD和溶解氧等多项水质指标，并经过数学模型分析计算得到水质综合指数（WQI），从而对水质进行综合评价。数据可根据WQI数值将水质划分为优、良、中、差、劣五个等级，为生态环境、水利管理、城市管理等部门提供水资源保护和污染应急响应的决策依据。