CN117933974B - 水质数据采集监测设备的远程维护方法及*** - Google Patents

水质数据采集监测设备的远程维护方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种水质数据采集监测设备的远程维护方法，包括以下步骤：通过预设的水质数据采集设备内的日志***获取不同时间段的水质参数；对水质参数进行参数提取，得到水质参数特征；对水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果；若得出水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态；基于工作状态和第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对第一维护策略进行评估，得到策略评估结果；获取最新的水质监测数据和环境变化参数，基于水质监测数据和环境变化参数对第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略。

Description

水质数据采集监测设备的远程维护方法及***
技术领域
本发明涉及远程维护技术领域，特别涉及一种水质数据采集监测设备的远程维护方法、***、设备和存储介质。
背景技术
水质监测因此成为了环境监测的重要部分。传统的水质监测方法往往依赖于手动采样和实验室分析，这种方法不仅耗时耗力，而且无法实现实时监测和迅速响应环境变化的需求。随着信息技术和传感器技术的发展，远程自动化水质监测***为实时监控和管理水环境提供了可能。然而，远程监测***自身的维护和优化也是实现长期、稳定监测的关键。因此，如何远程维护和优化水质数据采集监测设备，提高其准确性和稳定性，成为亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的为提供一种水质数据采集监测设备的远程维护方法、***、设备和存储介质，能够实时监测水质变化，及时响应环境变化，为水质管理和保护提供数据支持，提高了监测的效率和实效性。
为实现上述目的，本发明提供了一种水质数据采集监测设备的远程维护方法，包括以下步骤：
通过预设的水质数据采集设备内的日志***获取不同时间段的水质参数；
对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征；其中，所述水质参数特征包括电导率、含磷量以及含氮量；
对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果；
若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态；
基于所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果；
获取最新的水质监测数据和环境变化参数，基于所述水质监测数据和环境变化参数对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略；其中，所述环境变化参数包括季节变化参数以及降雨量的变化参数。
作为本发明进一步的方案，还包括：
若得出所述水质时序参数分析结果为第二分析结果，通过预设的动态调整算法对水质数据采集监测设备的相关参数进行调整，得到调整后的水质数据采集监测设备的参数；其中，所述水质数据采集检测设备的相关参数包括采集水质的频率以及采集水质深度的参数。
作为本发明进一步的方案，对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征，包括：
通过预置的混合网络模型内的多个通道对所述水质参数进行参数提取，得到多个第一水质参数特征；
对多个所述第一水质参数特征进行矩阵转化，得到四维特征矩阵；
通过预置的混合网络模型内ECA-ResNet模型对所述四维特征矩阵进行矩阵解析，得到四维特征矩阵的解析信息；
利用混合网络模型内注意力机制对所述四维特征矩阵的解析信息进行权重分配，得到水质参数特征。
作为本发明进一步的方案，对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果，包括：
对所述水质参数特征进行时序分析，得到水质参数的时间参数统计量；其中，所述水质参数的时间参数统计量包括水质参数的均值、水质参数的标准差、水质参数的最大值以及水质参数的最小值；
基于水质参数的均值、水质参数的标准差、水质参数的最大值以及水质参数的最小值得到水质参数特征的分布区域；
通过预置的可视化模型对所述水质参数特征的分布区域进行时间变化趋势分析，得到初步不同时间段的水质时序参数分析结果；其中，所述不同时间段的水质时序参数分析结果包括水质参数特征的上升、水质参数特征的下降以及水质参数特征的周期变化；
通过预置的机器学习算法分析初步不同时间段的水质时序参数分析结果中的水质参数中的关键变化点，得到不同时间段的水质时序参数分析结果。
作为本发明进一步的方案，若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态，包括：
若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用所述预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行空间和功能上的分析，得到第三分析结果；
基于所述第三分析结果，采用梯度下降算法对所述水质数据采集监测设备的标准参数进行标准调整，得到标准调整参数；
在预设的监控设备的监控下，通过预置的AGD算法对水质数据采集监测设备的标准调整参数进行交叉验证，得到验证结果；
若验证结果符合预设的验证结果，则基于水质数据采集监测设备的标准参数得到水质数据采集监测设备的工作状态；
若验证结果不符合预设的验证结果，则获取历史水质参数，将历史水质参数与所述不同时间段的水质参数进行重叠分析，得到重叠分析结果，基于所述重叠分析结果对水质数据采集监测设备的标准调整参数进行交叉验证，直至验证结果符合预设的验证结果。
作为本发明进一步的方案，基于所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果，包括：
通过预置的RLGRU＿LSTM算法对所述工作状态进行序列时序捕捉处理，得到时序捕捉信息；其中，所述时序捕捉信息包括水质数据采集监测设备的运行参数、故障日志、维修记录；
对所述时序捕捉信息进行信息预处理，得到预处理信息；其中，预处理包括数据清洗、格式化和归一化；
对所述预处理信息进行信息提取，得到特征信息，并对所述特征信息进行霍夫曼编码，得到编码信息；
利用霍夫曼树对所述编码信息进行优先级信息排序，得到编码优先级信息；
将所述第一分析结果输入预置的神经网络模型内进行权重特征提取，得到第一分析结果的权重特征，并基于第一分析结果的权重特征构建权重矩阵；
通过预置的RLGRU＿LSTM算法对所述权重矩阵进行时间序列分析，得到权重矩阵的分析结果；
对所述权重矩阵的分析结果和编码优先级信息进行信息融合，得到相应的融合信息；
通过数据分析技术对所述融合信息进行评估，得到策略评估结果。
作为本发明进一步的方案，获取最新的水质监测数据和环境变化数据，基于所述水质监测数据和环境变化数据对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略，包括：
采用以下的公式计算时间的水质监测数据：
，
其中，所述表示在时间/>的水质监测数据，/>表示在时间/>水质的电导率，表示在时间/>的水质的含磷量，/>表示在时间/>水质的含氮量；
采用以下的公式计算最新的水质监测数据：
，
其中，所述 是在时间/>的最新的水质监测数据，/>表示水质参数的时间步长，/>表示时间序列分析模型的参数，/>表示时间序列分析模型；
，
其中，表示环境变化数据，/>代表季节变化参数，/>代表降雨量变化参数；
，
是时间序列分析模型参数，/>是在时间t时间序列分析模型参数，/>是学习率，/>是在时间/>时间序列分析模型参数；/>是第一维护策略,/>表示在时间 />的第一维护策略；
，
其中，是学习率，/>表示对时间序列分析模型参数/>的梯度，用于指导时间序列分析模型在训练过程中的更新方向和幅度，/>这是损失函数，用于量化第一维护策略的误差，并在机器学习训练过程中被最小化，/>是第一维护策略的更新函数；
在每个时间点，根据最新的水质监测数据 />和环境变化数据/>，以及当前时间/>的第一维护策略/>，不断更新当前时间的第一维护策略/>，得到优化的维护策略。
本发明还提供了一种水质数据采集监测设备的远程维护***，包括：
获取模块，用于通过预设的水质数据采集设备内的日志***获取不同时间段的水质参数；
提取模块，用于对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征；其中，所述水质参数特征包括电导率、含磷量以及含氮量；
分析模块，用于对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果；
判断模块，用于若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态；
评估模块，用于基于所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果；
优化模块，用于获取最新的水质监测数据和环境变化参数，基于所述水质监测数据和环境变化参数对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略；其中，所述环境变化参数包括季节变化参数以及降雨量的变化参数。
本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
本发明提供的水质数据采集监测设备的远程维护方法、***、设备和存储介质，包括以下步骤：通过预设的水质数据采集设备内的日志***获取不同时间段的水质参数，对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征；对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果；若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态；针对所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果；获取最新的水质监测数据和环境变化参数，基于所述水质监测数据和环境变化参数对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略；通过获取最新的水质监测数据和环境变化参数，然后根据最新的水质监测数据和环境变化参数对维护策略进行动态优化，解决了如何远程维护和优化水质数据采集监测设备的技术问题，实现了远程监测***的高效运行和自动化维护的有益效果。
附图说明
图1是本发明一实施例中水质数据采集监测设备的远程维护方法的步骤示意图；
图2是本发明一实施例中水质数据采集监测设备的远程维护***的结构框图；
图3是本发明一实施例的计算机设备的结构示意框图。
本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1是本发明一实施例中水质数据采集监测设备的远程维护方法步骤示意图；
本发明一实施例中提供了一种水质数据采集监测设备的远程维护方法，包括以下步骤：
步骤S1，通过预设的水质数据采集设备内的日志***获取不同时间段的水质参数。
具体的，首先，在水质数据采集设备中配置或启用内置的日志***。日志***应当被设置为能够自动记录水质参数，包括但不限于电导率、含磷量、含氮量等关键指标。涉及到软件配置，以确保设备在采集数据时能够按照预设的时间间隔（如每小时、每天等）记录和存储数据。定义水质参数的采集频率、精度及存储格式。是为了确保收集到的数据可以被有效地分析处理，并且数据格式统一，便于后续的数据处理步骤。设备根据设定的规范，自动对水源进行监测，实时采集水质参数。上述步骤保证了数据的时效性和准确性。采集到的水质参数被自动记录进日志***中，并根据预先设置的数据结构和格式进行存储。存储可以是本地的，也可以是云端的，以便于远程访问和分析。除了正常的水质参数数据，日志***还应能自动记录任何可能发生的设备故障、数据采集异常或是参数超出正常范围的情况，以便后续的分析和维护工作。
上述的步骤可以实现以下的技术效果：自动化的数据采集确保了对水质参数的连续监控，使得水质变化可以被实时捕捉，从而为水质管理提供了即时和准确的数据支撑。通过对不同时间段水质参数的记录与存储，形成了丰富的历史数据库。上述历史数据是进行时序分析、水质趋势预测和相关环境研究的宝贵资料。自动记录的错误和异常信息，可以帮助及时发现设备出现的故障或是水质的异常变化，为远程维护和故障排除提供了重要信息，从而提高维护效率和减少潜在的设备停机时间。设定的数据采集规范和格式化存储，为数据的标准化管理和后续的数据处理分析提供了保障，降低了数据处理的复杂性，并提高了数据使用的灵活性和广泛性。
步骤S2，对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征；其中，所述水质参数特征包括电导率、含磷量以及含氮量。
具体的，在提取特征之前，首先对收集到的原始数据进行预处理，包括去噪、归一化、缺失值处理等步骤。上述步骤的目的是清理数据，确保后续分析的准确性和可靠性。从众多的水质参数中，选择与水质状况变化最为相关的几个关键指标，如电导率、含磷量和含氮量。上述参数能够综合反映水体的营养状况、污染水平和其他重要的水质特性。对选定的水质参数进行进一步的分析和处理，提取能够明确表示水质状况的特征值。涉及到计算平均值、最大值、最小值、变异系数等统计量，以全面描述每个参数的特征。将提取出的各个参数特征进行综合分析，评估它们之间的关联性及其对水质状况的共同影响。上述的步骤会使用多变量分析方法，如主成分分析(PCA)或聚类分析等，以减少数据维度，同时保留最重要的水质信息。通过实际水质情况或历史数据对提取的特征进行验证，确保这些特征能够有效反映水质状况。必要时，根据验证结果调整特征选择和提取方法，以优化特征的代表性和准确性。
上述的步骤可以实现以下的技术效果：通过精选的参数和细致的特征提取，能够更准确地表征水体的实际状况，为水质评估和监测提供了科学依据。通过提取关键特征，减少了数据分析的复杂度，提高了处理速度，使得水质监测更加高效和实时。明确的水质特征参数为水质管理提供了具体可操作的指标，便于制定针对性的水质改善措施和策略。通过对水质参数的科学提取和分析，为基于数据的决策提供了坚实的基础，有助于更准确地预测水质趋势，指导水环境保护和治理工作。
步骤S3，对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果。
具体的，根据时间戳对提取的水质参数特征进行排序，确保分析的时序性。上述的步骤需要将数据按照时间顺序排列，确保后续分析的逻辑准确。采用统计学中的趋势测试方法（如Mann-Kendall趋势测试）来检验水质参数随时间的变化趋势。可以帮助识别水质改善或恶化的长期趋势。通过季节性分解技术（如时序分解或STL分解）分析水质参数随季节变化的模式。上述步骤能够揭示参数特征是否受到季节性因素的影响，如降雨量、温度变化等。如果适用，分析水质参数的周期变化，识别是否存在固定周期性模式，例如，由于农业活动引起的周期性营养物质输入。采用统计学方法或机器学习技术检测水质参数时间序列中的异常值或突变点，上述的异常值可能指示紧急污染事件或设备故障。基于提取的时序分析结果，运用时间序列分析模型（如ARIMA模型、季节性ARIMA模型）对未来水质状态进行预测，提供科学依据以便采取相应的管理措施。
上述的步骤可以实现以下的技术效果：通过时序分析揭示水质参数随时间变化的规律和趋势，提供深入理解水质变化动态的基础。找出水质变化的季节性和周期性模式，为水质管理提供了依据，有助于优化资源分配和控制措施的时间点，提高水质管理的效果和效率。通过异常检测及时发现水质监测数据中的异常变化，有助于快速识别潜在的污染源或设备故障，确保水体的健康状况。趋势和预测分析提供了对水质长期变化趋势的认识，帮助制定更为持久和有效的水体管理和治理策略，为实现水环境的可持续管理目标奠定基础。
步骤S4，若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态。
具体的，在水质监测***中集成一个监控模块，监控模块负责收集和分析数据采集设备的工作状态信息，包括电源状态、传感器状态、数据传输状态等。通过预设的监控设备自动收集水质数据采集监测设备的工作状态数据。这可能包括设备运行日志、错误和警告信息的记录、设备性能指标（如电池电量、信号强度等）的实时监控。对收集到的工作状态数据进行分析，评估设备的运行状况。上述步骤可以采用规则基础的方法（如阈值判断）或更高级的机器学习技术，以识别设备可能的性能下降或故障迹象。当监控***检测到设备状态异常或性能下降时，自动生成预警信息，并根据分析结果提供初步的故障诊断，指示会出现的问题来源和解决建议。基于设备的工作状态分析结果，制定维护计划和调度现场维护工作。此外，维护完成后，收集反馈信息以评估维护工作的效果，并优化后续的监控和维护策略。
上述的步骤可以实现以下的技术效果：通过实时监控和分析设备的工作状态，及时识别和解决问题，确保监测设备能够持续稳定地运行，避免因设备故障导致的数据监测中断。通过分析设备的工作状态和维护反馈，可以识别设备性能优化的机会，提高设备的运行效率和数据采集的准确性。自动化的故障预警和诊断减少了人工检查的需求，使得维护工作更加高效，从而降低了总体维护成本。收集和分析维护反馈信息，有助于不断优化维护策略和程序，提高维护工作的质量和效率，确保水质监测***的长期稳定性和可靠性。
步骤S5，基于所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果。
具体的，基于设备的工作状态和第一分析结果（即水质时序参数分析结果），确定维护需求。结合设备历史维护记录、制造商建议和操作经验，制定初步维护策略。初步维护策略包括例行检查、设备调整、部件更换或是***升级等。定义评估指标：根据维护目标，确定用于评估维护策略效果的关键指标，诸如维护成本、预期增加的设备稳定性、预计延长的设备寿命、预防故障的能力等。收集必要数据：收集维护策略相关的历史数据，包括之前实施同类策略的效果、成本和时间等。应用统计分析、数据挖掘或机器学习等方法，对预定的维护策略进行评估分析。对比分析不同维护策略的预期效果和成本，确定最优化的维护方案。解析数据分析结果，提炼出维护策略的优势和潜在的风险。根据评估结果调整维护策略，确保维护活动的最大效益。根据评估结果调整后的维护策略，指导实际的维护工作。实施维护后，收集和分析反馈数据，形成闭环管理，持续优化设备维护策略。
上述的步骤可以实现以下的技术效果：通过数据分析对维护策略进行客观评估，有助于挑选出成本效益最高的维护方案，从而提升维护的效率和有效性。策略评估有助于识别最需要维护的设备和部件，确保有限的维护资源被合理分配，降低不必要的支出。基于数据分析制定的维护策略更加精准，有助于预防未来可能出现的故障，提高***的整体稳定性和可靠性。通过反馈循环不断收集维护效果数据，结合新的分析结果不断优化维护策略，形成持续改善的机制，确保维护活动能够跟上设备和***状态的变化。
步骤S6，获取最新的水质监测数据和环境变化参数，基于所述水质监测数据和环境变化参数对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略；其中，所述环境变化参数包括季节变化参数以及降雨量的变化参数。
具体的，定期或实时获取最新的水质监测数据和环境变化参数，确保所有分析都基于最新的信息。将新获取的数据与既有数据集成，用于后续的分析和决策制定。分析季节变化和降雨量变化等环境参数对水质的潜在影响，识别会对维护策略有效性产生影响的环境因素。利用数据分析和模型预测技术，评估当前维护策略在新的数据和环境条件下的适应性和效果。根据分析结果，识别需要调整或优化的策略要素。根据优化分析的结果，调整维护策略，包括但不限于维护频率、维护方法、资源分配等。考虑到季节变化和降雨量的变化，调整涉及到特定时期的预防性维护措施增加或减少。将优化后的维护策略付诸实施，并持续监测其效果，确保策略的实施能够达到预期目标。根据实施效果和反馈，进一步调整策略，实现持续优化。
上述的步骤可以实现以下的技术效果：通过不断地根据最新的水质监测数据和环境变化参数优化维护策略，提高了策略对环境变化的适应性，确保策略始终反映当前的监测状况和环境条件。持续的数据分析和策略调整有助于不断提升维护策略的效果，降低故障率，延长设备寿命，提高监测数据的准确性和可靠性。根据最新的监测数据和环境变化进行策略调整，可以更有效地分配维护资源，避免资源浪费，同时确保关键时期和关键设备得到必要的关注和维护。优化的维护策略能够更好地预防由于环境变化引起的潜在问题，减少意外故障的风险，保障水质监测***的稳定运行。以确保水质监测和维护***具有高度的灵活性和适应性，能够及时响应环境变化，持续提供准确可靠的水质监测数据。
在具体实施例中，还包括：
若得出所述水质时序参数分析结果为第二分析结果，通过预设的动态调整算法对水质数据采集监测设备的相关参数进行调整，得到调整后的水质数据采集监测设备的参数；其中，所述水质数据采集检测设备的相关参数包括采集水质的频率以及采集水质深度的参数。
具体的，根据提前定义的标准，将时序参数分析结果分类。第二分析结果可能指示特定的趋势，例如污染物浓度逐渐上升、出现新的污染源或者水质变化的周期性调整。分析第二分析结果，确定需要调整的方向，例如是否需要增加采集频率以更紧密地监测水质变化，或者是否需要调整采集深度以更准确地定位污染源。应用预设的动态调整算法。预设的动态调整算法基于水质变化趋势、预设的规则或模型以及当前设备的性能和能力来决定最优的调整方案。调整参数包括但不限于采集水质的频率和采集水质的深度。根据算法提出的建议，自动或手动地调整水质采集监测设备的参数设置。调整包括但不限于修改设备配置，调整采样周期，或者改变采样深度等。经过一段时间后，监控调整后的设备性能和采集到的水质数据。分析调整是否达到预期效果，如通过比较调整前后的数据差异。根据监控结果和持续的数据分析，进一步微调设备参数，进入一个持续的优化循环，以确保水质监测的准确性和有效性。
通过上述的步骤可以实现以下的技术效果：能够根据水质变化趋势快速调整采集策略，提高对突发水质问题的响应能力。通过动态调整算法，设备可自适应不同水质变化情况，增强对复杂水环境的监测适应性。根据水质变化的重要性和紧迫性动态调整采集频率和深度，实现资源的优化分配，避免资源浪费。通过调整采集参数以适应实际监测需求，可提高数据的准确性和代表性，增强后续分析的可靠性。实施动态调整策略，向智能化、自动化监测管理迈进，减少人工干预，降低运维成本。综上所述，水质数据采集监测设备的运维管理可以更有效地适应环境变化，提高水质监控的效率和准确性，实现资源的合理利用以及环境保护的目标。
在具体实施例中，对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征，包括：
通过预置的混合网络模型内的多个通道对所述水质参数进行参数提取，得到多个第一水质参数特征；
对多个所述第一水质参数特征进行矩阵转化，得到四维特征矩阵；
通过预置的混合网络模型内ECA-ResNet模型对所述四维特征矩阵进行矩阵解析，得到四维特征矩阵的解析信息；
利用混合网络模型内注意力机制对所述四维特征矩阵的解析信息进行权重分配，得到水质参数特征。
具体的，首先，预置的混合网络模型中包含多个通道，每个通道专注于从水质数据中提取一种特定的信息。上述的信息涉及水的化学成分、物理属性、生物指标等。通过这些多通道处理，从原始水质数据中提取出多个第一水质参数特征。将提取的多个第一水质参数特征进行矩阵转化，整合成一张四维特征矩阵。上述的步骤的目的是为了使特征信息能够在深度学习模型中更有效地处理和分析。利用ECA-ResNet模型处理四维特征矩阵。ECA-ResNet通过在残差网络架构中整合有效的通道注意力机制，以增强模型对特征的理解和表示能力。通过ECA-ResNet模型的处理，可以得到四维特征矩阵的解析信息，该信息更加精细和丰富，有助于后续的分析和判断。利用混合网络模型内的注意力机制对四维特征矩阵的解析信息进行权重分配。注意力机制可以有效地识别和强调重要特征，同时抑制不重要信息的干扰，进一步优化和提炼特征表达。
通过上述的步骤可以实现以下的技术效果：通过混合网络模型和ECA-ResNet结合注意力机制的应用，能够有效提升水质参数特征的识别能力，尤其是在复杂水环境背景下的特征提取。精细化的四维特征矩阵解析，加上注意力机制的权重分配，使得最终提取的水质参数特征更具有代表性和准确性，为水质分析提供更可靠的基础。相比传统方法，这种基于深度学习的特征提取流程能够更快地处理大量水质数据，提高了水质监测的效率。ECA-ResNet和注意力机制的结合不仅能处理当前的数据集，还能通过学习应对未来可能遇到的变化，增强模型面对新情况时的泛化能力。综上所述，上述的深度学习框架通过高效地提取和分析水质参数特征，能够为水质监测和管理提供更精确、高效的技术支持，有助于环境保护和资源管理。
在具体实施例中，对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果，包括：
对所述水质参数特征进行时序分析，得到水质参数的时间参数统计量；其中，所述水质参数的时间参数统计量包括水质参数的均值、水质参数的标准差、水质参数的最大值以及水质参数的最小值；
基于水质参数的均值、水质参数的标准差、水质参数的最大值以及水质参数的最小值得到水质参数特征的分布区域；
通过预置的可视化模型对所述水质参数特征的分布区域进行时间变化趋势分析，得到初步不同时间段的水质时序参数分析结果；其中，所述不同时间段的水质时序参数分析结果包括水质参数特征的上升、水质参数特征的下降以及水质参数特征的周期变化；
通过预置的机器学习算法分析初步不同时间段的水质时序参数分析结果中的水质参数中的关键变化点，得到不同时间段的水质时序参数分析结果。
具体的，对收集到的水质参数数据进行时序分析，计算每个参数随时间的统计量，包括均值、标准差、最大值和最小值。上述的统计量捕捉了水质参数随时间变化的基本特征。基于计算得到的均值、标准差、最大值和最小值，确定水质参数特征的分布区域。分布区域有助于理解水质参数在整个监测周期内的波动范围和常态分布。利用预置的可视化模型，如时间序列图、箱型图等，进行水质参数特征分布区域随时间的变化趋势分析。分析得出的水质时序参数分析结果可能包括特征的上升趋势、下降趋势以及周期性变化。应用预置的机器学习算法，如变点检测算法（Change Point Detection）、时间序列预测模型等，分析初步时序参数分析结果中的关键变化点。关键变化点是指水质参数发生显著变化的时间点，上述的关键变化点标志着重要事件的发生，如污染物泄露、处理设施的故障等。
通过上述的步骤可以实现以下的技术效果：通过对水质参数的时序分析，可以更准确地预测水质趋势，为未来的水质管理和规划提供科学依据。关键变化点的识别有助于及时发现水质的异常变化，从而采取必要的响应措施，减小潜在风险。时序分析结果提供了水质变化的全面视角，有助于优化水质监测策略和水处理过程，更有针对性地解决水质问题。时间变化趋势分析和关键变化点的识别可为环保机构和相关利益方提供数据支持，帮助制定更有效的环境保护措施和政策。综上所述，通过上述步骤进行的水质参数时序分析，可以实现对水质变化的深入理解，从而提高水质监控和管理的效率和有效性。这不仅有助于环境保护，还对确保人民的健康安全具有重要意义。
在具体实施例中，若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态，包括：
若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用所述预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行空间和功能上的分析，得到第三分析结果；
基于所述第三分析结果，采用梯度下降算法对所述水质数据采集监测设备的标准参数进行标准调整，得到标准调整参数；
在预设的监控设备的监控下，通过预置的AGD算法对水质数据采集监测设备的标准调整参数进行交叉验证，得到验证结果；
若验证结果符合预设的验证结果，则基于水质数据采集监测设备的标准参数得到水质数据采集监测设备的工作状态；
若验证结果不符合预设的验证结果，则获取历史水质参数，将历史水质参数与所述不同时间段的水质参数进行重叠分析，得到重叠分析结果，基于所述重叠分析结果对水质数据采集监测设备的标准调整参数进行交叉验证，直至验证结果符合预设的验证结果。
具体的，通过时序分析水质参数，如果结果指向第一分析结果，表明水质数据或监测设备状态需要进一步分析。利用监控设备对水质数据采集监测设备进行空间位置和功能状态的分析，得到第三分析结果。有助于识别设备的潜在问题或确定是否正常工作。基于第三分析结果，运用梯度下降算法对设备的标准参数进行优化调整，以适应当前的监测需求或改善性能。在监控设备的监督下，利用预置的AGD算法（是一种高级的梯度下降算法或应用于特定场景的算法）对所进行的标准参数调整进行交叉验证，确认参数调整是否达到预期效果。如果验证结果符合预设标准，可以推断水质数据采集监测设备的工作状态已经优化或修复。如果结果不符合预设标准，需要进一步根据历史水质参数进行重叠分析，找出差异的原因，并重新进行标准参数的交叉验证，直至满足预设的验证结果。
通过上述的步骤可以实现以下的技术效果：通过细致的分析和参数调整保证水质监测设备的工作状态，从而增强设备监测结果的准确性和可靠性。根据水质时序分析结果和设备状态分析结果对设备参数进行动态调整，提高设备的适应性和灵活性，使设备能在不同环境下高效工作。通过精确的设备状态分析和参数调整减少因设备状态不佳导致的水质监测误报和漏报现象，确保水质安全。结合实时监控和历史数据分析优化设备维护计划和管理策略，可以实时发现并解决问题，减少维护成本和时间。综上所述，可以确保水质数据采集监测设备保持最佳工作状态，进而提高水质监测的整体效率和准确度，对环境保护和公共健康监测具有重要价值。
在具体实施例中，基于所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果，包括：
通过预置的RLGRU＿LSTM算法对所述工作状态进行序列时序捕捉处理，得到时序捕捉信息；其中，所述时序捕捉信息包括水质数据采集监测设备的运行参数、故障日志、维修记录；
对所述时序捕捉信息进行信息预处理，得到预处理信息；其中，预处理包括数据清洗、格式化和归一化；
对所述预处理信息进行信息提取，得到特征信息，并对所述特征信息进行霍夫曼编码，得到编码信息；
利用霍夫曼树对所述编码信息进行优先级信息排序，得到编码优先级信息；
将所述第一分析结果输入预置的神经网络模型内进行权重特征提取，得到第一分析结果的权重特征，并基于第一分析结果的权重特征构建权重矩阵；
通过预置的RLGRU＿LSTM算法对所述权重矩阵进行时间序列分析，得到权重矩阵的分析结果；
对所述权重矩阵的分析结果和编码优先级信息进行信息融合，得到相应的融合信息；
通过数据分析技术对所述融合信息进行评估，得到策略评估结果。
具体的，使用预置的RLGRU_LSTM算法对水质数据采集监测设备的工作状态进行序列时序分析，提取出设备运行参数、故障日志、维修记录等时序信息。对捕捉到的时序信息进行数据清洗（去除噪音和异常值）、格式化（统一数据格式）和归一化（将数据缩放到特定范围内），以得到便于分析的预处理信息。从预处理信息中提取关键特征信息，并使用霍夫曼编码对这些特征信息进行编码。霍夫曼编码是一种根据频率分配编码长度的方法，有助于压缩数据。利用霍夫曼树（一种根据编码优先级构建的树状结构）对编码信息进行排序，以确定优先处理的信息。将第一分析结果作为输入，通过预置的神经网络模型提取与该结果相关的权重特征，并基于这些权重特征构建权重矩阵。再次利用RLGRU_LSTM算法对权重矩阵进行时间序列分析，以确定上述的权重特征随时间变化的模式。将权重矩阵的分析结果与编码优先级信息进行融合，以产生综合反映设备状态和维护需求的信息。最后，通过数据分析技术对融合信息进行深入评估，得到最终的策略评估结果。
通过上述的步骤可以实现以下的技术效果：通过霍夫曼编码压缩特征信息，减少存储需求，提高数据传输效率。使用RLGRU_LSTM算法能捕捉复杂的时序依赖性，提高对设备工作状态分析的准确性和效率。结合权重特征和优先级信息，可精细化调整维护策略，确保采取的措施直接针对最关键的问题。通过权重矩阵的时间序列分析，可以动态调整维护策略以应对设备状态的变化，实现更灵活、响应更快的维护决策。综上所述，上述的方法提供了一种高度精细化和动态化的策略，用于评估和优化水质数据采集监测设备的维护计划，具有极大的实用价值和应用潜力。
在具体实施例中，获取最新的水质监测数据和环境变化数据，基于所述水质监测数据和环境变化数据对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略，包括：
采用以下的公式计算时间的水质监测数据：
，
其中，所述表示在时间/>的水质监测数据，/>表示在时间/>水质的电导率，表示在时间/>的水质的含磷量，/>表示在时间/>水质的含氮量；
采用以下的公式计算最新的水质监测数据：
，
其中，所述 是在时间/>的最新的水质监测数据，/>表示水质参数的时间步长，/>表示时间序列分析模型的参数，/>表示时间序列分析模型；
，
其中，表示环境变化数据，/>代表季节变化参数，/>代表降雨量变化参数；
，
是时间序列分析模型参数，/>是在时间t时间序列分析模型参数，/>是学习率，/>是在时间/>时间序列分析模型参数；/>是第一维护策略,/>表示在时间 />的第一维护策略；
，
其中，是学习率，/>表示对时间序列分析模型参数/>的梯度，用于指导时间序列分析模型在训练过程中的更新方向和幅度，/>这是损失函数，用于量化第一维护策略的误差，并在机器学习训练过程中被最小化，/>是第一维护策略的更新函数；
在每个时间点，根据最新的水质监测数据 />和环境变化数据/>，以及当前时间/>的第一维护策略/>，不断更新当前时间的第一维护策略/>，得到优化的维护策略。
具体的，采用以下的公式计算时间的水质监测数据：
，
其中，所述表示在时间/>的水质监测数据，/>表示在时间/>水质的电导率，/>表示在时间/>的水质的含磷量，/>表示在时间/>水质的含氮量；
采用以下的公式计算最新的水质监测数据：
，
其中，所述 是在时间/>的最新的水质监测数据，/>表示水质参数的时间步长，/>表示时间序列分析模型的参数，/>表示时间序列分析模型；
，
其中，表示环境变化数据，/>代表季节变化参数，/>代表降雨量变化参数；
，
是时间序列分析模型参数，/>是在时间t时间序列分析模型参数，/>是学习率，/>是在时间/>时间序列分析模型参数；/>是第一维护策略,/>表示在时间 />的第一维护策略；
，
其中，是学习率，/>表示对时间序列分析模型参数/>的梯度，用于指导时间序列分析模型在训练过程中的更新方向和幅度，/>这是损失函数，用于量化第一维护策略的误差，并在机器学习训练过程中被最小化，/>是第一维护策略的更新函数；
在每个时间点，根据最新的水质监测数据 />和环境变化数据/>，以及当前时间/>的第一维护策略/>，不断更新当前时间的第一维护策略/>，得到优化的维护策略。
通过上述的步骤可以实现以下的技术效果：通过持续更新模型以反映最新的水质数据和环境变化，可以提高对未来水质变化的预测准确性。根据最新的数据和预测结果调整维护策略，确保维护措施始终针对最可能的问题和最有效的解决方案。通过优化维护策略减少不必要的维护工作，避免因延误维护而导致的成本高昂的突发问题。通过确保水质监测***始终处于最佳工作状态，提高对水质异常的监测和响应能力，保护公共健康和环境安全。水质监测和维护***可以更灵活地适应不断变化的环境和数据模式，优化其维护策略，提高效率和响应速度，减少***故障和维护成本。
上面对本发明实施例中水质数据采集监测设备的远程维护方法进行了描述，下面对本发明实施例中水质数据采集监测设备的远程维护***进行描述，请参阅图2，本发明实施例中水质数据采集监测设备的远程维护***一个实施例包括：
获取模块21，用于通过预设的水质数据采集设备内的日志***获取不同时间段的水质参数；
提取模块22，用于对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征；其中，所述水质参数特征包括电导率、含磷量以及含氮量；
分析模块23，用于对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果；
判断模块24，用于若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态；
评估模块25，用于基于所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果；
优化模块26，用于获取最新的水质监测数据和环境变化参数，基于所述水质监测数据和环境变化参数对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略；其中，所述环境变化参数包括季节变化参数以及降雨量的变化参数。
在本实施例中，上述***实施例中的各个单元的具体实现，请参照上述方法实施例中所述，在此不再进行赘述。
参照图3，本发明实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备其内部结构可以如图3所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、显示屏、输入装置***、网络接口和数据库。其中，该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储本实施例中对应的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现上述方法。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备的限定。
本发明一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法。可以理解的是，本实施例中的计算机可读存储介质可以是易失性可读存储介质，也可以为非易失性可读存储介质。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM通过多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双速据率SDRAM（SSRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink）DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种水质数据采集监测设备的远程维护方法，其特征在于：包括以下步骤：
通过预设的水质数据采集设备内的日志***获取不同时间段的水质参数；
对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征；其中，所述水质参数特征包括电导率、含磷量以及含氮量；
对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果；
若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态；
基于所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果；
获取最新的水质监测数据和环境变化参数，基于所述水质监测数据和环境变化参数对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略；其中，所述环境变化参数包括季节变化参数以及降雨量的变化参数；
若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态，包括：
若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用所述预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行空间和功能上的分析，得到第三分析结果；
基于所述第三分析结果，采用梯度下降算法对所述水质数据采集监测设备的标准参数进行标准调整，得到标准调整参数；
在预设的监控设备的监控下，通过预置的AGD算法对水质数据采集监测设备的标准调整参数进行交叉验证，得到验证结果；
若验证结果符合预设的验证结果，则基于水质数据采集监测设备的标准参数得到水质数据采集监测设备的工作状态；
若验证结果不符合预设的验证结果，则获取历史水质参数，将历史水质参数与所述不同时间段的水质参数进行重叠分析，得到重叠分析结果，基于所述重叠分析结果对水质数据采集监测设备的标准调整参数进行交叉验证，直至验证结果符合预设的验证结果；
基于所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果，包括：
通过预置的RLGRU＿LSTM算法对所述工作状态进行序列时序捕捉处理，得到时序捕捉信息；其中，所述时序捕捉信息包括水质数据采集监测设备的运行参数、故障日志、维修记录；
对所述时序捕捉信息进行信息预处理，得到预处理信息；其中，预处理包括数据清洗、格式化和归一化；
对所述预处理信息进行信息提取，得到特征信息，并对所述特征信息进行霍夫曼编码，得到编码信息；
利用霍夫曼树对所述编码信息进行优先级信息排序，得到编码优先级信息；
将所述第一分析结果输入预置的神经网络模型内进行权重特征提取，得到第一分析结果的权重特征，并基于第一分析结果的权重特征构建权重矩阵；
通过预置的RLGRU＿LSTM算法对所述权重矩阵进行时间序列分析，得到权重矩阵的分析结果；
对所述权重矩阵的分析结果和编码优先级信息进行信息融合，得到相应的融合信息；
通过数据分析技术对所述融合信息进行评估，得到策略评估结果；
获取最新的水质监测数据和环境变化数据，基于所述水质监测数据和环境变化数据对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略，包括：
采用以下的公式计算时间的水质监测数据：
其中，所述表示在时间/>的水质监测数据，/>表示在时间/>水质的电导率，/>表示在时间/>的水质的含磷量，/>表示在时间/>水质的含氮量；
采用以下的公式计算最新的水质监测数据：
其中，所述 是在时间/>的最新的水质监测数据，/>表示水质参数的时间步长，/>表示时间序列分析模型的参数，/>表示时间序列分析模型；
其中，表示环境变化数据，/>代表季节变化参数，/>代表降雨量变化参数；
是时间序列分析模型参数，/>是在时间t时间序列分析模型参数，/>是学习率，/>是在时间/>时间序列分析模型参数；/>是第一维护策略,/>表示在时间 />的第一维护策略；
其中，是学习率，/>表示对时间序列分析模型参数/>的梯度，用于指导时间序列分析模型在训练过程中的更新方向和幅度，/>这是损失函数，用于量化第一维护策略的误差，并在机器学习训练过程中被最小化，/>是第一维护策略的更新函数；
在每个时间点，根据最新的水质监测数据/>和环境变化数据/>，以及当前时间/>的第一维护策略/>，不断更新当前时间的第一维护策略/>，得到优化的维护策略/>。
2.根据权利要求1所述的水质数据采集监测设备的远程维护方法，其特征在于，还包括：
若得出所述水质时序参数分析结果为第二分析结果，通过预设的动态调整算法对水质数据采集监测设备的相关参数进行调整，得到调整后的水质数据采集监测设备的参数；其中，所述水质数据采集检测设备的相关参数包括采集水质的频率以及采集水质深度的参数。
3.根据权利要求1所述的水质数据采集监测设备的远程维护方法，其特征在于：对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征，包括：
通过预置的混合网络模型内的多个通道对所述水质参数进行参数提取，得到多个第一水质参数特征；
对多个所述第一水质参数特征进行矩阵转化，得到四维特征矩阵；
通过预置的混合网络模型内ECA-ResNet模型对所述四维特征矩阵进行矩阵解析，得到四维特征矩阵的解析信息；
利用混合网络模型内注意力机制对所述四维特征矩阵的解析信息进行权重分配，得到水质参数特征。
4.根据权利要求1所述的水质数据采集监测设备的远程维护方法，其特征在于：对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果，包括：
对所述水质参数特征进行时序分析，得到水质参数的时间参数统计量；其中，所述水质参数的时间参数统计量包括水质参数的均值、水质参数的标准差、水质参数的最大值以及水质参数的最小值；
基于水质参数的均值、水质参数的标准差、水质参数的最大值以及水质参数的最小值得到水质参数特征的分布区域；
通过预置的可视化模型对所述水质参数特征的分布区域进行时间变化趋势分析，得到初步不同时间段的水质时序参数分析结果；其中，所述不同时间段的水质时序参数分析结果包括水质参数特征的上升、水质参数特征的下降以及水质参数特征的周期变化；
通过预置的机器学习算法分析初步不同时间段的水质时序参数分析结果中的水质参数中的关键变化点，得到不同时间段的水质时序参数分析结果。
5.一种水质数据采集监测设备的远程维护***，其特征在于，包括：
获取模块，用于通过预设的水质数据采集设备内的日志***获取不同时间段的水质参数；
提取模块，用于对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征；其中，所述水质参数特征包括电导率、含磷量以及含氮量；
分析模块，用于对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果；
判断模块，用于若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态；
评估模块，用于基于所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果；
优化模块，用于获取最新的水质监测数据和环境变化参数，基于所述水质监测数据和环境变化参数对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略；其中，所述环境变化参数包括季节变化参数以及降雨量的变化参数；
若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态，包括：
若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用所述预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行空间和功能上的分析，得到第三分析结果；
基于所述第三分析结果，采用梯度下降算法对所述水质数据采集监测设备的标准参数进行标准调整，得到标准调整参数；
在预设的监控设备的监控下，通过预置的AGD算法对水质数据采集监测设备的标准调整参数进行交叉验证，得到验证结果；
若验证结果符合预设的验证结果，则基于水质数据采集监测设备的标准参数得到水质数据采集监测设备的工作状态；
若验证结果不符合预设的验证结果，则获取历史水质参数，将历史水质参数与所述不同时间段的水质参数进行重叠分析，得到重叠分析结果，基于所述重叠分析结果对水质数据采集监测设备的标准调整参数进行交叉验证，直至验证结果符合预设的验证结果；
基于所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果，包括：
通过预置的RLGRU＿LSTM算法对所述工作状态进行序列时序捕捉处理，得到时序捕捉信息；其中，所述时序捕捉信息包括水质数据采集监测设备的运行参数、故障日志、维修记录；
对所述时序捕捉信息进行信息预处理，得到预处理信息；其中，预处理包括数据清洗、格式化和归一化；
对所述预处理信息进行信息提取，得到特征信息，并对所述特征信息进行霍夫曼编码，得到编码信息；
利用霍夫曼树对所述编码信息进行优先级信息排序，得到编码优先级信息；
将所述第一分析结果输入预置的神经网络模型内进行权重特征提取，得到第一分析结果的权重特征，并基于第一分析结果的权重特征构建权重矩阵；
通过预置的RLGRU＿LSTM算法对所述权重矩阵进行时间序列分析，得到权重矩阵的分析结果；
对所述权重矩阵的分析结果和编码优先级信息进行信息融合，得到相应的融合信息；
通过数据分析技术对所述融合信息进行评估，得到策略评估结果；
获取最新的水质监测数据和环境变化数据，基于所述水质监测数据和环境变化数据对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略，包括：
采用以下的公式计算时间的水质监测数据：
其中，所述表示在时间/>的水质监测数据，/>表示在时间/>水质的电导率，/>表示在时间/>的水质的含磷量，/>表示在时间/>水质的含氮量；
采用以下的公式计算最新的水质监测数据：
其中，所述 是在时间/>的最新的水质监测数据，/>表示水质参数的时间步长，/>表示时间序列分析模型的参数，/>表示时间序列分析模型；
其中，表示环境变化数据，/>代表季节变化参数，/>代表降雨量变化参数；
是时间序列分析模型参数，/>是在时间t时间序列分析模型参数，/>是学习率，/>是在时间/>时间序列分析模型参数；/>是第一维护策略,/>表示在时间 />的第一维护策略；
其中，是学习率，/>表示对时间序列分析模型参数/>的梯度，用于指导时间序列分析模型在训练过程中的更新方向和幅度，/>这是损失函数，用于量化第一维护策略的误差，并在机器学习训练过程中被最小化，/>是第一维护策略的更新函数；
在每个时间点，根据最新的水质监测数据/>和环境变化数据/>，以及当前时间/>的第一维护策略/>，不断更新当前时间的第一维护策略/>，得到优化的维护策略/>。
6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
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