【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统。
技术介绍
1、目前技术的市政管网健康度在线监测系统在许多方面为城市基础设施的管理和维护带来了改进，但仍存在一系列弊端和不足。首先，数据质量和完整性问题显著影响了系统的准确性。不一致的数据收集方法、传感器故障、通信中断或数据处理错误导致数据缺失或不准确。其次，技术限制和成本问题也是重要挑战。安装和维护先进的传感器网络和数据处理设施需要显著的初期投资和持续运营成本，而技术的复杂性可能超出一些城市的技术能力或预算范围。此外，实时性和延迟问题影响系统的响应速度和实效性。大量数据的收集和处理可能导致延迟，而在检测到问题和采取行动之间的延迟可能导致更大的损害。
2、模型和分析的准确性和适应性也是关键挑战。预测模型可能无法准确反映复杂的现实世界条件，尤其是在极端或未预见的情况下，而系统的适应性和灵活性可能不足，难以适应新的数据类型、突发事件或环境变化。安全性和隐私问题也不容忽视，收集和传输大量敏感数据可能增加数据泄露或被恶意攻击的风险，同时处理涉及个人或敏感信息的数据需要确保符合隐私保护标准和法规。维护和可持续性问题表现在持续的技术支持和系统更新是确保长期有效性的必要条件，但同时也带来了额外的成本和管理负担。系统需要不断适应新的技术、法规和城市需求，这要求持续的投资和更新。用户接受度和培训问题也不可忽视。系统的复杂性可能导致操作困难，需要为相关人员提供详细的培训。抵抗改变的文化和对新技术的疑虑可能影响系统的采纳和有效使用。最后，法规和标准问题，包括缺乏统一标准和法规遵从的
3、综上所述，虽然目前一些市政管网健康度在线监测系统提供了显著的益处，但要充分实现其潜力，就必须解决这些弊端和不足。这需要技术创新、成本效益分析、人员培训、政策制定和持续的维护和评估。通过综合考虑这些因素，城市可以更有效地监测和维护其基础设施，确保长期的健康和可持续性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，从而解决
技术介绍
中所指出的部分弊端和不足。
2、本专利技术解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，系统包括用于实时收集关于水流量、压力、水质、管道振动数据的传感器，所述的传感器安装在市政管网的关键节点；集成系统用于从卫星数据、地理信息系统gis、市政维护记录多个来源整合数据；利用机器学习和数据挖掘技术基于历史数据构建管网健康状况的基准模型；应用人工智能算法对收集到的实时数据进行分析，以预测管网的潜在问题和维护需求；实时监控平台，展示管网当前状态并评估其健康度，同时当监测到异常状态时，系统自动向维护部门发送预警信息。
3、进一步地，所述的构建管网健康状况的基准模型步骤包括：
4、s1、首先进行数据收集与预处理，包括管网的物理数据、操作数据、环境数据及维护记录的收集，以及数据清洗和标准化；
5、s2、进行特征工程，识别关键特征并创建新的特征：从时间序列数据中提取趋势或构建复合指标；然后选择机器学习模型，依据数据特性和预测目标确定模型；
6、s3、进行模型的训练与验证，将数据集分为训练集和测试集，调整参数优化模型，使用测试集验证模型的准确性和泛化能力；
7、s4、进行性能评估，分析模型在不同条件下的表现，根据评估结果进行模型优化，直至达到要求的性能，确保构建的管网健康状况基准模型在准确性和实用性方面的标准性能。
8、进一步地，所述的数据收集与预处理的方法包括：
9、首先使用多源数据融合函数：
10、
11、其中x，y表示不同数据源的变量集合，θ为权重参数，h为高阶交叉多项式函数，用于混合和评估不同数据源间的交互关系；
12、随后采用动态传感器误差校正模型：
13、
14、其中d是检测值，t为时间变量，ω是调整因子，以动态调整传感器误差；
15、进一步应用复合函数异常检测积分：
16、
17、来检测数据流中的异常模式，其中g是一个包含数据点d(t)及其时间导数的复合函数，用于检测数据流中的异常模式。
18、接着执行数据预处理复杂转换算法：
19、
20、其中di是原始数据点，α和β是调整数据分布的参数，此逻辑函数用于将原始数据点di转换为统一的标准格式；
21、最后，采用优化数据存储空间映射函数：
22、
23、其中d是数据点，p＝(p1，p2，...，pm)是存储优化参数，γj和φj是调整存储映射的周期和相位参数，优化数据的存储和访问效率。
24、进一步地，所述的数据特性和预测目标确定模型的方法包括：
25、首先使用自定义的时间序列分析函数：
26、
27、用于从时间序列数据x(t)中提取关键趋势，其中λk和ωk是系数和频率参数；
28、然后定义多维数据融合函数：
29、
30、用于构建新的复合指标，其中dj表示不同的数据源，fj和gj是转换函数，α和β调整融合权重；
31、接着采用模型选择优化算法：
32、
33、根据数据特性和预测目标从模型集合m中选择最优模型，其中s是模型适应性评分函数，φ(d)是数据特性权重函数；
34、然后应用模型性能评估积分
35、e(m)＝∫dp(m，d)·γ(d)dd
36、其中，p(m，d)表示模型m在数据点d上的性能，γ(d)是数据点重要性的权重函数，用于计算整个数据集上模型的总体性能。
37、最后使用动态模型参数调整函数：实时调整模型参数，以优化模型性能，其中δ是学习率，是模型损失函数的梯度。
38、进一步地，所述模型的训练与验证方法包括：
39、首先利用动态数据分割函数：
40、
41、根据时间变化动态调整训练集和测试集的大小，其中n是数据总量，t是时间参数，ξ是控制分割比例的参数；
42、然后定义多目标优化函数o(p，λ，μ)＝λ·a(p)+μ·b(p)来平衡预测准确性和模型复杂性，其中p是模型参数，a(p)和b(p)分别代表预测准确性和模型复杂性的量化指标，λ和μ调节两个目标的权重；
43、接着采用增量学习更新规则u(p，δp，α)＝p+α·δp指导模型根据新数据进行参数更新，其中δp是基于新数据计算的参数变化，α是学习率；
44、进一步使用模型验证积分方法：
45、
46、深入评估模型在整个数据集上的表现，其中m(x)是模型预测值，y是实际值，σ是误差标准差；
47、最后应用自适应超参数调整策略以优化模型参数，其中l(p)是损失函数，和·分别是损失函数的一阶和二阶导数，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于：系统包括用于实时收集关于水流量、压力、水质、管道振动数据的传感器，所述的传感器安装在市政管网的关键节点；集成系统用于从卫星数据、地理信息系统GIS、市政维护记录多个来源整合数据；利用机器学习和数据挖掘技术基于历史数据构建管网健康状况的基准模型；应用人工智能算法对收集到的实时数据进行分析，以预测管网的潜在问题和维护需求；实时监控平台，展示管网当前状态并评估其健康度，同时当监测到异常状态时，系统自动向维护部门发送预警信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的构建管网健康状况的基准模型步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的数据收集与预处理的方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的数据特性和预测目标确定模型的方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述模型的训练与验证方法
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的基准模型的性能评估与优化方法包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的健康度实时监控平台组成包括以下三个部分：
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的高级数据可视化技术：利用高级GIS技术结合实时数据分析函数：
9.根据权利要求7所述的一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的实时数据分析与评估方法包括：首先运用实时流数据处理框架：
10.根据权利要求7所述的一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述实现市政管网智能异常检测和预警的方法包括：首先创建一个混合数据模，使用时间序列分析和机器学习技术，具体采用长短期记忆网络或循环神经网络，表示为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于：系统包括用于实时收集关于水流量、压力、水质、管道振动数据的传感器，所述的传感器安装在市政管网的关键节点；集成系统用于从卫星数据、地理信息系统gis、市政维护记录多个来源整合数据；利用机器学习和数据挖掘技术基于历史数据构建管网健康状况的基准模型；应用人工智能算法对收集到的实时数据进行分析，以预测管网的潜在问题和维护需求；实时监控平台，展示管网当前状态并评估其健康度，同时当监测到异常状态时，系统自动向维护部门发送预警信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的构建管网健康状况的基准模型步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的数据收集与预处理的方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的数据特性和预测目标确定模型的方法包括：
5.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁竣杰，
申请(专利权)人：绍兴市麦芒智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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