本技術(shù)涉及水質(zhì)檢測，特別是涉及一種城市河網(wǎng)水質(zhì)檢測方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的不斷發(fā)展，人們的環(huán)保意識也越來越強(qiáng)。水作為生命不可或缺的資源，對水質(zhì)優(yōu)劣的檢測十分重要。河流作為主要的淡水來源之一，對河流水質(zhì)的檢測更是重中之重。但是對河流水質(zhì)的檢測會受到很多因素的影響，例如地理位置，靠近冰山的河流的水質(zhì)和靠近沙漠的河流的水質(zhì)肯定具有不同的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。在主觀上，靠近冰山的河流具有更嚴(yán)苛的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，但是河流的水質(zhì)又具有客觀的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。相關(guān)技術(shù)對河流水質(zhì)的檢測通常采用較為主觀的評價(jià)方法，例如通過主觀賦權(quán)法和層次分析法等主觀的評價(jià)方法對河網(wǎng)水質(zhì)進(jìn)行檢測。但是，相關(guān)技術(shù)對河網(wǎng)水質(zhì)的檢測往往精確度較低，為此，如何更準(zhǔn)確的檢測河網(wǎng)水質(zhì)成為了本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于上述問題，本技術(shù)提供了一種城市河網(wǎng)水質(zhì)檢測方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)對城市河網(wǎng)水質(zhì)檢測的精度較低的問題，所述方法包括以下步驟：

2、獲取目標(biāo)城市對應(yīng)的待檢測河網(wǎng)水質(zhì)數(shù)據(jù)和檢測標(biāo)準(zhǔn)，所述檢測標(biāo)準(zhǔn)包括第一層級和第二層級；

3、基于所述待檢測河網(wǎng)水質(zhì)數(shù)據(jù)生成待檢測判斷矩陣，以及，基于所述檢測標(biāo)準(zhǔn)生成指標(biāo)熵值，所述指標(biāo)熵值用于表示所述檢測標(biāo)準(zhǔn)的混亂程度，以及，基于所述檢測標(biāo)準(zhǔn)生成所述檢測標(biāo)準(zhǔn)中所述第一層級和所述第二層級分別對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)；

4、在所述待檢測河網(wǎng)水質(zhì)數(shù)據(jù)中確定至少兩個(gè)待檢測樣本，在所述檢測標(biāo)準(zhǔn)中確定至少兩個(gè)檢測指標(biāo)；

5、基于層級分析法得到每個(gè)所述待檢測樣本在所述第一層級中每個(gè)所述檢測指標(biāo)對應(yīng)的第一權(quán)重；

6、基于改進(jìn)熵權(quán)法得到每個(gè)所述待檢測樣本在所述第二層級中每個(gè)所述檢測指標(biāo)對應(yīng)的第二權(quán)重；

7、將所述第一權(quán)重和所述第二權(quán)重進(jìn)行耦合，得到所述第二層級中每個(gè)所述檢測指標(biāo)對應(yīng)的綜合權(quán)重；

8、利用所述權(quán)重系數(shù)和所述綜合權(quán)重確定每個(gè)所述待檢測河網(wǎng)水質(zhì)數(shù)據(jù)在所述檢測標(biāo)準(zhǔn)下的水質(zhì)檢測結(jié)果。

9、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述基于層級分析法得到每個(gè)所述待檢測樣本在所述第一層級中每個(gè)所述檢測指標(biāo)對應(yīng)的第一權(quán)重包括：

10、獲取對應(yīng)于該次城市河網(wǎng)水質(zhì)檢測的saaty量表；

11、基于所述saaty量表以兩個(gè)所述檢測指標(biāo)為一對，并對每對檢測指標(biāo)進(jìn)行比較，通過比較得到?jīng)Q策矩陣；

12、基于每個(gè)所述檢測指標(biāo)確定所述檢測指標(biāo)的一致性指數(shù)；

13、獲取隨機(jī)一致性指數(shù)；

14、基于所述一致性指數(shù)和所述隨機(jī)一致性指數(shù)確定一致性系數(shù)；

15、基于所述一致性系數(shù)和所述決策矩陣確定所述第一權(quán)重。

16、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述決策矩陣可以通過如下公式進(jìn)行計(jì)算：

17、

18、其中，a表示決策矩陣，a表示一對檢測指標(biāo)，m表示每對檢測指標(biāo)中第一個(gè)檢測指標(biāo)的序號，n表示每對檢測指標(biāo)中第二個(gè)檢測指標(biāo)的序號。

19、所述一致性指數(shù)是通過如下公式計(jì)算得到的：

20、

21、其中，ci表示一致性指數(shù)，n表示檢測指標(biāo)的序號，λ表示一致性指數(shù)指標(biāo)；

22、所述一致性系數(shù)是通過如下公式計(jì)算得到的：

23、

24、其中，cr表示一致性系數(shù)，ri表示隨機(jī)一致性指數(shù)，ci表示一致性指數(shù)。

25、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述一致性指數(shù)指標(biāo)λ是通過如下公式計(jì)算得到的：

26、λ＝t×w

27、其中，λ表示一致性指數(shù)指標(biāo)，t表示每個(gè)檢測指標(biāo)的特征向量對應(yīng)進(jìn)行歸一化操作的歸一化結(jié)果，w表示每個(gè)檢測指標(biāo)的優(yōu)先級排序結(jié)果。

28、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述每個(gè)檢測指標(biāo)的特征向量對應(yīng)進(jìn)行歸一化操作的歸一化結(jié)果是通過如下公式計(jì)算的：

29、

30、其中，t表示每個(gè)檢測指標(biāo)的特征向量對應(yīng)進(jìn)行歸一化操作的歸一化結(jié)果，w表示每個(gè)檢測指標(biāo)的優(yōu)先級排序結(jié)果，p表示檢測指標(biāo)的序號；

31、每個(gè)檢測指標(biāo)的優(yōu)先級排序結(jié)果是通過如下公式計(jì)算得到的：

32、

33、其中，w表示每個(gè)檢測指標(biāo)的優(yōu)先級排序結(jié)果，p表示檢測指標(biāo)的序號，n表示檢測指標(biāo)的總數(shù)量，q表示n個(gè)檢測指標(biāo)中除p之外的檢測指標(biāo)的序號。

34、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述基于改進(jìn)熵權(quán)法得到每個(gè)所述待檢測樣本在所述第二層級中每個(gè)所述檢測指標(biāo)對應(yīng)的第二權(quán)重包括：

35、基于所述待檢測樣本和所述檢測指標(biāo)構(gòu)建原始信息矩陣，所述原始信息矩陣中包括目標(biāo)待檢測樣本按照每個(gè)檢測指標(biāo)進(jìn)行檢測得到的指標(biāo)值，所述目標(biāo)待檢測樣本是所述待檢測樣本之中的任一個(gè)；

36、對所述原始信息矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果；

37、確定所述目標(biāo)待檢測樣本對應(yīng)于每個(gè)檢測指標(biāo)的數(shù)值比重；

38、利用所述數(shù)值比重得到第二權(quán)重。

39、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果是通過如下公式得到的：

40、

41、其中，i表示目標(biāo)待檢測樣本，j表示檢測指標(biāo)的序號，yij表示目標(biāo)待檢測樣本在第j個(gè)檢測指標(biāo)下的標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果，xij表示原始信息矩陣中目標(biāo)待檢測樣本在第j個(gè)檢測指標(biāo)下的值，xi表示目標(biāo)待檢測樣本對應(yīng)的值；

42、所述數(shù)值比重是通過如下公式得到的：

43、

44、其中，pij表示目標(biāo)待檢測樣本在第j個(gè)檢測指標(biāo)下的數(shù)值比重，yij表示目標(biāo)待檢測樣本在第j個(gè)檢測指標(biāo)下的標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果；

45、所述利用所述數(shù)值比重得到第二權(quán)重包括：

46、利用所述數(shù)值比重得到每個(gè)檢測指標(biāo)對應(yīng)的信息熵，所述信息熵是通過如下公式得到的：

47、

48、其中，ej表示第j個(gè)檢測指標(biāo)對應(yīng)的信息熵，pij表示目標(biāo)待檢測樣本在第j個(gè)檢測指標(biāo)下的數(shù)值比重；

49、利用所述信息熵得到第二權(quán)重，所述第二權(quán)重是通過如下公式得到的：

50、

51、其中，w1j表示第二權(quán)重，ej表示第j個(gè)檢測指標(biāo)對應(yīng)的信息熵。

52、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法進(jìn)一步包括：

53、基于所述信息熵對所述第二權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化后第二權(quán)重；

54、將所述優(yōu)化后第二權(quán)重作為所述第二權(quán)重執(zhí)行所述將所述第一權(quán)重和所述第二權(quán)重進(jìn)行耦合的步驟；

55、所述優(yōu)化后第二權(quán)重是通過如下公式得到的：

56、

57、其中，wj表示優(yōu)化后第二權(quán)重，w1j表示第二權(quán)重，w2j表示參與優(yōu)化權(quán)重，ej表示第j個(gè)檢測指標(biāo)對應(yīng)的信息熵；

58、所述參與優(yōu)化權(quán)重是通過如下公式得到的：

59、

60、其中，w2j表示參與優(yōu)化權(quán)重，ej表示第j個(gè)檢測指標(biāo)對應(yīng)的信息熵。

61、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法進(jìn)一步包括：

62、對所述原始矩陣進(jìn)行歸一化處理得到歸一化處理結(jié)果，所述歸一化處理結(jié)果是通過如下公式得到的：

63、

64、其中，bij表示歸一化處理結(jié)果，xij表示原始信息矩陣中目標(biāo)待檢測樣本在第j個(gè)檢測指標(biāo)下的值；

65、基于所述歸一化處理結(jié)果和所述綜合權(quán)重得到加權(quán)矩陣，所述加權(quán)矩陣是通過如下方式得到的：

66、vij＝bij*wj

67、其中，vij表示加權(quán)矩陣，bij表示歸一化處理結(jié)果，wj表示綜合權(quán)重；

68、基于所述加權(quán)矩陣得到每個(gè)檢測指標(biāo)的正檢測理想和負(fù)檢測理想，所述正檢測理想是通過如下公式計(jì)算得到的：

69、

70、其中，表示正檢測理想，vi1表示目標(biāo)待檢測樣本在第一個(gè)檢測指標(biāo)下的加權(quán)值，n表示檢測指標(biāo)的總數(shù)量；

71、所述負(fù)檢測理想是通過如下公式計(jì)算得到的：

72、

73、其中，表示負(fù)檢測理想，vi1表示目標(biāo)待檢測樣本在第一個(gè)檢測指標(biāo)下的加權(quán)值，n表示檢測指標(biāo)的總數(shù)量；

74、分別確定每個(gè)檢測指標(biāo)與正檢測理想的正歐式距離，以及，分別確定每個(gè)檢測指標(biāo)與負(fù)檢測理想的負(fù)歐式距離，所述正歐式距離是通過如下公式計(jì)算得到的：

75、

76、其中，表示目標(biāo)待檢測樣本的正歐氏距離，vij表示加權(quán)矩陣，表示正檢測理想；

77、所述負(fù)歐式距離是通過如下公式計(jì)算得到的：

78、

79、其中，表示目標(biāo)待檢測樣本的負(fù)歐氏距離，vij表示加權(quán)矩陣，表示負(fù)檢測理想；

80、基于所述正歐式距離和負(fù)歐氏距離確定目標(biāo)待檢測樣本對應(yīng)的水質(zhì)檢測結(jié)果在所有水質(zhì)檢測結(jié)果中的排序。

81、本技術(shù)還提供了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括處理器以及存儲器：

82、所述存儲器用于存儲計(jì)算機(jī)程序，并將所述計(jì)算機(jī)程序傳輸給所述處理器；

83、所述處理器用于根據(jù)所述計(jì)算機(jī)程序中的指令執(zhí)行上述城市河網(wǎng)水質(zhì)檢測方法的步驟。

84、本技術(shù)還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)用于存儲計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被電子設(shè)備執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述城市河網(wǎng)水質(zhì)檢測方法的步驟。

85、相較于現(xiàn)有技術(shù)，本技術(shù)具有以下有益效果：

86、本技術(shù)提供的方法首先通過獲取目標(biāo)城市對應(yīng)的待檢測河網(wǎng)水質(zhì)數(shù)據(jù)和檢測標(biāo)準(zhǔn)，檢測標(biāo)準(zhǔn)包括第一層級和第二層級，通過不同的層級可以更精準(zhǔn)的對河網(wǎng)水質(zhì)進(jìn)行檢測。之后基于待檢測河網(wǎng)水質(zhì)數(shù)據(jù)生成待檢測判斷矩陣，待檢測判斷矩陣可以更客觀的表示待檢測河網(wǎng)水質(zhì)數(shù)據(jù)，基于檢測標(biāo)準(zhǔn)生成指標(biāo)熵值，指標(biāo)熵值用于表示檢測標(biāo)準(zhǔn)的混亂程度，通過指標(biāo)熵值對水質(zhì)進(jìn)行的檢測更精準(zhǔn)?；跈z測標(biāo)準(zhǔn)生成所述檢測標(biāo)準(zhǔn)中所述第一層級和第二層級分別對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，通過權(quán)重系數(shù)調(diào)整第一層級和第二層級的權(quán)重，可以較為主觀的評價(jià)河網(wǎng)水質(zhì)。之后基于層級分析法得到每個(gè)待檢測樣本在第一層級中每個(gè)所述檢測指標(biāo)對應(yīng)的第一權(quán)重，第一權(quán)重為主觀權(quán)重，可以較為主觀的評價(jià)河網(wǎng)水質(zhì)，基于改進(jìn)熵權(quán)法得到每個(gè)待檢測樣本在第二層級中每個(gè)所述檢測指標(biāo)對應(yīng)的第二權(quán)重，第二權(quán)重為客觀權(quán)重，可以較為客觀的評價(jià)河網(wǎng)水質(zhì)。將所述第一權(quán)重和所述第二權(quán)重進(jìn)行耦合，得到所述第二層級中每個(gè)所述檢測指標(biāo)對應(yīng)的綜合權(quán)重，綜合權(quán)重是由第一權(quán)重和第二權(quán)重耦合而來，既不會過于主觀，也不會過于客觀，利用權(quán)重系數(shù)和綜合權(quán)重每個(gè)待檢測河網(wǎng)水質(zhì)數(shù)據(jù)在檢測標(biāo)準(zhǔn)下的水質(zhì)檢測結(jié)果更加準(zhǔn)確。