申请/专利权人：四川省水利科学研究院;四川省都江堰水利发展中心

申请日：2023-11-27

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117592609B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/214;G06F18/27

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：本发明涉及水利工程技术领域，公开了一种渠系水利用系数的在线监测方法、监测终端及存储介质，方法包括确定多个典型渠段的位置，并在获取流量数据；对流量数据进行预处理，并获得多个预测数据；获取各个典型渠段的历史数据，并构建多个渠段水利用系数预测模型；确定多个典型渠段的权重，并构建渠系水利用系数预测模型；获取多个临时预测结果；获得最终预测结果；本发明提出的方法不仅集成了上下游流量数据，还引入了温度和湿度等因素，为流量数据提供了修正，并通过线性回归和多元线性回归模型，能够更为精确地预测某段时间内的渠道平均水利用系数，同时可以综合多个典型渠段的数据，为整个渠道系统提供一个更为全面的评估。

主权项：1.一种渠系水利用系数的在线监测方法，其特征在于，包括：确定多个典型渠段的位置，并在获取典型渠段上游流量数据和典型渠段下游流量数据；分别对各个典型渠段的上游流量数据和下游流量数据进行预处理，并获得多个预测数据；获取各个典型渠段的历史数据，并构建多个渠段水利用系数预测模型；确定每个典型渠段的权重值，并构建渠系水利用系数预测模型：其中，m为典型渠段的数量，wi为第i个典型渠段的权重值，WUCi为第i个典型渠道的预测值；将多个预测数据输入至对应的渠段水利用系数预测模型，获取多个临时预测结果；将多个临时预测结果输入至渠系水利用系数预测模型，获得最终预测结果；其中，对流量数据进行预处理的方法包括：获取上游流量数据Qupt和下游流量数据Qdownt，其中t为时间；通过频谱分析或时间序列分析，确定上游流量数据Qupt和下游流量数据Qdownt中的主要噪音频率和模式；构建滤波器模型：其中，N为时间窗口大小；基于滤波器模型对上游流量数据Qupt和下游流量数据Qdownt进行处理获得预测数据Q′upt和Q′downt；渠段水利用系数预测模型的建立方法包括：获取典型渠道的历史数据，历史数据包括历史实测数据和历史水利用系数；历史实测数据包括时刻thistory时的上游历史流量数据、下游历史流量数据、历史温度数据、历史湿度数据，历史水利用系数为时段[thistory-tx，thistory+tx]的平均水利用系数，tx为设定的时间跨度值；对历史数据进行预处理，通过Z-score去除异常值并对数据进行标准化；构建基于温度T和湿度H的流量数据修正模型fT，H＝αT+βH+γ，其中，α，β，γ为修正参数；构建预测模型，WCU＝a+b·fT，H+c·Qup+d·Qdown，其中，a，b，c，d为模型参数，Qup、Qdown为上游历史流量数据和下游历史流量数据；将历史数据分为训练集和测试集，并通过训练集对预测模型进行训练；对训练中的预测模型进行实时优化，其中，θ为模型参数，θ＝{a，b，c，d，α，β，γ}，n为训练数据的数量，WUCpredicted为模型预测值，WUCactual为实际观测值；获取优化后的预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川省水利科学研究院;四川省都江堰水利发展中心 渠系水利用系数的在线监测方法、监测终端及存储介质

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