【技术实现步骤摘要】
本公开涉及水务管理，具体而言，涉及一种水务数据采集方法及系统。
技术介绍
1、在水务管理领域，随着物联网技术的不断发展，大量的水务事件数据得以实时采集和监控。这些数据中蕴含着丰富的信息，对于预测、分析和处理水务事件具有重要的价值。在水务数据采集过程中，对其中的数据间具有的牵涉信息进行识别，有助于帮助后续的数据分析应用，例如构建事件知识图谱。
2、传统的水务事件分析方法往往依赖于人工经验和规则，难以充分利用这些数据中的信息，导致事件处理的效率和准确性受到限制。近年来，机器学习算法和神经网络模型在多个领域取得了显著的成果，为复杂数据的处理和分析提供了新的思路。
3、在水务管理领域，也有一些研究尝试应用这些算法和模型来分析水务事件数据。然而，由于水务事件的复杂性和多样性，现有的分析方法在准确性和实时性方面仍存在诸多挑战。因此，如何有效地利用机器学习算法和神经网络模型来分析水务事件数据，提高事件处理的准确性，是当前水务管理领域亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本公开的目的在于提供一种水务数据采集方法及系统，以改善上述问题。
2、本公开实施例是这样实现的：
3、第一方面，本公开实施例提供了一种水务数据采集方法，所述方法包括：依据事件牵涉关系分析算法的事件检验算子对目标水务物联网数据进行水务事件检验，获得所述目标水务物联网数据内的多个待分析水务事件和所述多个待分析水务事件对应的多个第一事件物理要素表示；所述事件检验算子是基于水务物联网数据训练示
4、可选地，所述依据所述事件牵涉关系分析算法的事件语义表示算子，结合多个预设水务事件牵涉信息对所述待分析水务事件组相应的待分析水务事件刻画信息组进行牵涉语义表示，获得所述待分析水务事件组相应的多个第一牵涉语义要素表示，包括：将所述待分析水务事件刻画信息组按位置先后分为待分析因事件刻画信息和待分析果事件刻画信息；将所述多个预设水务事件牵涉信息作为多个待分析过程事件刻画信息；针对每一待分析过程事件刻画信息，依据所述事件语义表示算子对所述待分析因事件刻画信息、所述待分析过程事件刻画信息和所述待分析果事件刻画信息进行语义表示，获得所述第一牵涉语义要素表示。
5、可选地，所述依据所述事件牵涉关系分析算法的牵涉检验算子，将所述多个第一牵涉语义要素表示各自和所述第一牵涉物理要素表示进行匹配性检验，从所述多个示例水务事件牵涉信息和所述增添水务事件牵涉信息中确定所述待分析水务事件组相应的目标水务事件牵涉信息，包括：依据所述牵涉检验算子将所述多个第一牵涉语义要素表示各自和所述第一牵涉物理要素表示进行匹配性检验，获得多个第一匹配性检验值；在所述多个第一匹配性检验值中，将对应最大匹配性检验值的第一匹配性检验值对应的预设水务事件牵涉信息作为所述目标水务事件牵涉信息。
6、可选地，所述事件牵涉关系分析算法还包括类型跃迁表示算子，所述方法还包括：依据所述事件牵涉关系分析算法中类型跃迁表示算子，对所述目标水务物联网数据中所述待分析水务事件组相应的第一局部数据进行牵涉要素表示，获得所述待分析水务事件组相应的第一牵涉引导要素表示；将所述多个第一牵涉语义要素表示各自和所述第一牵涉引导要素表示进行要素表示交互，获得多个第一交互语义要素表示；所述依据所述事件牵涉关系分析算法的牵涉检验算子，将所述多个第一牵涉语义要素表示各自和所述第一牵涉物理要素表示进行匹配性检验，从所述多个示例水务事件牵涉信息和所述增添水务事件牵涉信息中确定所述待分析水务事件组相应的目标水务事件牵涉信息，包括：依据所述牵涉检验算子将所述多个第一交互语义要素表示各自和所述第一牵涉物理要素表示进行匹配性检验，从所述多个示例水务事件牵涉信息和所述增添水务事件牵涉信息中确定所述目标水务事件牵涉信息。
7、可选地，所述事件牵涉关系分析算法的迭代优化环节，包括：依据初始事件牵涉关系分析算法的事件检验算子对所述水务物联网数据训练示例进行水务事件检验，获得所述水务物联网数据训练示例内的多个水务事件示例和所述多个水务事件示例对应的多个第二事件物理要素表示；依据所述初始事件牵涉关系分析算法的要素载体抽取算子，对所述多个水务事件示例中的两个水务事件示例组成的水务事件示例组对应的第二事件物理要素表示进行牵涉要素表达抽取，获得所述水务事件示例组的第二牵涉物理要素表示；依据所述初始事件牵涉关系分析算法的事件语义表示算子，基于所述多个示例水务事件牵涉信息对所述水务事件示例组对应的水务事件刻画信息示例进行牵涉语义表示，获得所述水务事件示例组对应的多个第二牵涉语义要素表示；依据所述初始事件牵涉关系分析算法的牵涉检验算子，将所述多个第二牵涉语义要素表示各自和所述第二牵涉物理要素表示进行匹配性检验，获得多个第二匹配性检验值，组成所述水务事件示例组的第二匹配检验序列；根据所述多个第二事件物理要素表示、所述多个第二事件物理要素表示对应的多个水务事件要素表示、所述第二匹配检验序列、所述水务事件示例组对应的水务事件牵涉信息序列以及所述初始事件牵涉关系分析算法的归一误差函数，对所述初始事件牵涉关系分析算法的模型算法配置参数进行算法配置参数修正，获得所述事件牵涉关系分析算法；所述水务事件牵涉信息序列表示所述水务事件示例组中的两个水务事件示例间的真实水务事件牵涉信息，所述多个水务事件要素表示是依据所述数据表示算子对所述多个水务事件示例对应的多个水务事件局部数据进行数据要素表示得到的，所述事件语义表示算子的算法配置参数维持不变。
8、可选地，所述依据所述初始事件牵涉关系分析算法的事件语义表示算子，基于所述多个示例水务事件牵涉信息对所述水务事件示例组对应的水务事件刻画信息示例进行牵涉语义表示，获得所述水务事件示例组对应的多个第二牵涉语义要素表示，包括：将所述水务事件刻画信息示例按位置先后分为因事件刻画信息示例和果事件刻画信息示例；将所述多个示例水务事件牵涉信息作为多个过程事件刻画信息示例；针对每一过程事件刻画信息示例，依据所述事件语义表示算子对所述因事件刻画本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种水务数据采集方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述事件牵涉关系分析算法的事件语义表示算子，结合多个预设水务事件牵涉信息对所述待分析水务事件组相应的待分析水务事件刻画信息组进行牵涉语义表示，获得所述待分析水务事件组相应的多个第一牵涉语义要素表示，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述事件牵涉关系分析算法的牵涉检验算子，将所述多个第一牵涉语义要素表示各自和所述第一牵涉物理要素表示进行匹配性检验，从所述多个示例水务事件牵涉信息和所述增添水务事件牵涉信息中确定所述待分析水务事件组相应的目标水务事件牵涉信息，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述事件牵涉关系分析算法还包括类型跃迁表示算子，所述方法还包括：
5.如权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述事件牵涉关系分析算法的迭代优化环节，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述依据所述初始事件牵涉关系分析算法的事件语义表示算子，基于所述多个示例水务事件牵涉信息对所述水务事
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述初始事件牵涉关系分析算法还包括类型跃迁表示算子，所述方法还包括：
8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述归一误差函数包括数据要素表示误差函数和牵涉检验误差函数，所述根据所述多个第二事件物理要素表示、所述多个第二事件物理要素表示对应的多个水务事件要素表示、所述第二匹配检验序列、所述水务事件示例组对应的水务事件牵涉信息序列以及所述初始事件牵涉关系分析算法的归一误差函数，对所述初始事件牵涉关系分析算法的模型算法配置参数进行算法配置参数修正，获得所述事件牵涉关系分析算法，包括：
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据要素表示误差和所述牵涉检验误差，对所述初始事件牵涉关系分析算法的算法配置参数进行算法配置参数修正，获得所述事件牵涉关系分析算法，包括：
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述归一误差函数还包括水务事件检验误差函数，所述方法还包括：
11.一种水务数据采集系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种水务数据采集方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述事件牵涉关系分析算法的事件语义表示算子，结合多个预设水务事件牵涉信息对所述待分析水务事件组相应的待分析水务事件刻画信息组进行牵涉语义表示，获得所述待分析水务事件组相应的多个第一牵涉语义要素表示，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述事件牵涉关系分析算法的牵涉检验算子，将所述多个第一牵涉语义要素表示各自和所述第一牵涉物理要素表示进行匹配性检验，从所述多个示例水务事件牵涉信息和所述增添水务事件牵涉信息中确定所述待分析水务事件组相应的目标水务事件牵涉信息，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述事件牵涉关系分析算法还包括类型跃迁表示算子，所述方法还包括：
5.如权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述事件牵涉关系分析算法的迭代优化环节，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述依据所述初始事件牵涉关系分析算法的事件语义表示算子，基于所述多个示例水务事件牵涉信息对所述水务事件示例组对应的水务事件刻...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹蕾，毕建光，张海龙，孙发君，刘自帅，
申请(专利权)人：京源中科科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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