【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及洪水预警，特别是涉及基于gcn图卷积神经网络的洪水预警检测方法与系统。
技术介绍
1、在城市水务管理中，实时监测与预警水流状态对于防范洪水事件、保障居民生活以及维护基础设施的稳定运行至关重要。然而，传统的水流监测系统往往存在以下缺点：首先，水流网络为复杂拓扑结构，然而，传统水流监测系统一般通过传感器网络收集离散的水流数据，传统水流监测系统难以通过局部的数据准确模拟复杂的网络结构；其次，水流环境在时空上表现出复杂的动态特性，然而，传统水流监测系统通常使用规则或简单的模型进行建模，无法捕捉到复杂的时空关系，影响其对水流动态变化的准确理解；再次，水流数据容易受到各种因素影响，例如管道损坏、压力波动等，但是传统水流监测系统对异常值的识别和处理能力有限，这也大大影响传统水流监测系统的可靠性；另外，传统水流监测系统还存在对水流动态变化的响应滞后的问题，实时性不足，在紧急状况下，洪水预警难以及时有效地传达给相关部门和居民。上述缺陷是本领域技术人员期待克服的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术中的上述缺陷，本专利技术第一方面提供了一种基于gcn图卷积神经网络的洪水预警检测方法。
2、基于本专利技术的第一方面，本专利技术的第二方面还提供了一种基于gcn图卷积神经网络的洪水预警检测系统。
3、为了解决上述技术问题，本专利技术采用了如下技术方案：
4、基于gcn图卷积神经网络的洪水预警检测方法，包括以下步骤：
5、s1、在目
6、s2、将原始水流数据进行预处理，并进行异常值处理，得到处理后水流数据；
7、s3、将处理后水流数据转化为适合输入神经网络的向量形式，并构建水流数据的图结构；
8、s4、构建图卷积神经网络架构，训练与优化网络，并采用自适应算法，动态调整模型参数，输出层生成洪水预警结果；
9、s5、基于图卷积神经网络架构，对历史水流数据与实时水流数据进行训练，并构建洪水预警检测模型；
10、s6、使用洪水预警检测模型进行洪水预警预测，将得到的实时洪水预警信息输出至用户界面。
11、进一步地，所述在线监测设备为水流传感器、压力传感器以及温度传感器；所述原始水流数据为原始流速数据、原始压力数据以及原始温度数据。通过多传感器协同工作，实现以高精度与高频率采集水流数据。
12、较佳的，所述数据采集设备还包括图像采集设备，用于实时获取水域的原始图像数据；所述原始图像数据包括原始水面状态信息、原始水域边界信息以及原始雨量分布信息。通过设置图像采集设备，采集更为直观的水域图像数据，从而能够更加全面地获取水域的实际情况；同时，还能够实现实时更新，并且进行可视化展示，使得用户更加及时且直观地了解水域的实际状态；另外，当传感器出现故障或者误差时，图像采集设备可以作为备用手段，确保监测数据的准确性和可靠性。
13、进一步地，所述将原始水流数据进行预处理，并进行异常值处理，得到处理后水流数据，包括：
14、s21、采用数据清洗技术，剔除所述原始水流数据中的噪声和无效信息；
15、s22、采用异常值检测算法，识别并处理所述原始水流数据中的异常值；
16、s23、将所述原始水流数据进行归一化处理，得到处理后水流数据。
17、能够快速且准确地识别并处理原始水流数据中的异常值，使得处理后水流数据具有高质量与一致性好的优点，确保输入模型的数据质量。
18、进一步地，所述将处理后水流数据转化为适合输入神经网络的向量形式，并构建水流数据的图结构，包括：
19、s31、将所述处理后水流数据转化成输入向量，每个在线监测设备对应向量的一个特征，以形成输入层的特征向量；
20、s32、基于所述在线监测设备之间的关联关系，构建水流数据的图结构；并将在线监测设备作为图的节点，将节点间的关系通过节点之间的边来表示。
21、可以更好地描述和分析在线监测设备之间的关系，提供更准确的监测和决策支持。这种设置有助于改进水流系统的管理和运行，提高该检测方法的可靠性和效率。
22、进一步地，所述构建图卷积神经网络架构，训练与优化网络，并采用自适应算法，动态调整模型参数，输出层生成洪水预警结果，包括：
23、s41、利用图模型结构生成邻接矩阵，并将传感器特征与邻接矩阵相结合，以生成图卷积神经网络的输入；
24、s42、执行图卷积操作，考虑节点与相邻节点之间的信息传递，通过邻接矩阵对节点的特征进行聚合，更新节点表示；
25、s43、采用激活函数，将每一层的输出都通过激活函数引入非线性，增强网络的表达能力；
26、s44、初始化图卷积神经网络的权重和偏置参数，并引入自适应学习算法，以实现对模型参数的实时调整；
27、s45、定义损失函数，通过反向传播算法计算损失函数对模型参数的梯度，利用自适应学习算法调整梯度下降的学习率或其它参数，更新模型的权重和偏置参数，并实时监测模型在训练数据上的性能表现；
28、s46、通过重复迭代执行自适应学习过程，动态调整模型参数，并引入在线学习机制，以使模型及时响应新数据；
29、s47、将来自输入层的处理后水流数据通过权重矩阵传递至全连接层，并对传递过来的处理后水流数据进行加权求和，考虑不同特征之间的权重关系；
30、s48、根据实际需求和性能监测结果，动态调整输出层的参数，以适应不同预测目标；输出层生成洪水预警结果。
31、该方法能够实时感知并适应水流环境的动态变化，并根据实际情况调整模型参数，实现更好地适应不同的水流状态和场景。
32、进一步地，所述基于图卷积神经网络架构，对历史水流数据与实时水流数据进行训练，并构建洪水预警检测模型，包括：
33、s51、使用自适应学习算法调整模型参数，并进行训练和交叉验证；
34、s52、对实时水流数据进行异常检测，识别异常状态；同时，结合自适应调整阈值的策略，动态调整判别异常的界限；
35、s53、使用lstm模型(长短时记忆网络模型)对历史水流数据进行分析并建立洪水预警检测模型。
36、该方法能够在动态水流环境中灵活调整判别异常的标准，从而更好地适应不同场景下的变化；通过lstm模型，能够更加精准地预测未来的水流趋势，为洪水预警提供更准确和可靠的预测结果。
37、较佳的，所述对实时水流数据进行异常检测，识别异常状态；同时，结合自适应调整阈值的策略，动态调整判别异常的界限，包括：
38、s521、在线监测水流环境的实时数据，通过图卷积神经网络进行异常检测；
39、s522、根据异常检测结果评估异常的程度；基于异常程度，使用自适应学习算法调整图卷积神经网络的参数；
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1.基于GCN图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于GCN图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，所述在线监测设备为水流传感器、压力传感器以及温度传感器；所述原始水流数据为原始流速数据、原始压力数据以及原始温度数据。
3.根据权利要求2所述的基于GCN图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，所述数据采集设备还包括图像采集设备，用于实时获取水域的原始图像数据；所述原始图像数据包括原始水面状态信息、原始水域边界信息以及原始雨量分布信息。
4.根据权利要求1所述的基于GCN图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，所述将原始水流数据进行预处理，并进行异常值处理，得到处理后水流数据，包括：
5.根据权利要求1所述的基于GCN图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，所述将处理后水流数据转化为适合输入神经网络的向量形式，并构建水流数据的图结构，包括：
6.根据权利要求1所述的基于GCN图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，所述构建图卷积神经网络架构，训
7.根据权利要求1所述的基于GCN图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，所述基于图卷积神经网络架构，对历史水流数据与实时水流数据进行训练，并构建洪水预警检测模型，包括：
8.根据权利要求7所述的基于GCN图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，所述对实时水流数据进行异常检测，识别异常状态；同时，结合自适应调整阈值的策略，动态调整判别异常的界限，包括：
9.根据权利要求7所述的基于GCN图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，所述使用LSTM模型对历史水流数据进行分析，包括：
10.基于GCN图卷积神经网络的洪水预警检测系统，其特征在于，包括以下模块：
...【技术特征摘要】
1.基于gcn图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于gcn图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，所述在线监测设备为水流传感器、压力传感器以及温度传感器；所述原始水流数据为原始流速数据、原始压力数据以及原始温度数据。
3.根据权利要求2所述的基于gcn图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，所述数据采集设备还包括图像采集设备，用于实时获取水域的原始图像数据；所述原始图像数据包括原始水面状态信息、原始水域边界信息以及原始雨量分布信息。
4.根据权利要求1所述的基于gcn图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，所述将原始水流数据进行预处理，并进行异常值处理，得到处理后水流数据，包括：
5.根据权利要求1所述的基于gcn图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，所述将处理后水流数据转化为适合输入神经网络的向量形式，并构建水流...
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