【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智慧城市领域，具体而言涉及一种智慧城市自启动排水方法及系统。
技术介绍
1、在现代城市中，排水系统是城市基础设施的重要组成部分，负责管理和处理城市降雨和废水。然而，由于城市化进程加快，城市排水系统面临着越来越大的压力。尤其是在降雨频繁的季节，排水系统的负荷急剧增加，导致城市内涝和排水不畅的问题日益突出。这不仅影响城市居民的生活质量，还可能造成经济损失和环境污染。
2、传统的城市排水系统通常依赖于预设的运行策略和人工干预，这种方法在面对复杂多变的气象条件时，往往反应不够及时，难以及时有效地调节排水参数，从而应对突发的降雨情况。为了提高排水系统的响应能力和效率，智慧城市理念应运而生，借助物联网（iot）、大数据分析和人工智能技术，对城市排水系统进行智能化改造。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中的问题，本专利技术提供一种智慧城市自启动排水方法，所述方法包括如下步骤：获取所述城市的历史水文数据，所述历史水文数据包括排水管网的拓扑结构、环境数据、排水参数；所述拓扑结构至少包括节点和管道之间的连接关系；所述环境数据至少包括降雨量；所述排水参数至少包括排水泵的开闭状态、排水泵的排水速度；将历史水文数据进行图表示，所述图包括节点和边；所述节点代表排水管网的各个交汇点或设备，所述节点属性包括降雨量、排水泵的开闭状态、排水泵的排水速度；所述边代表管道，所述边属性包括：长度、直径、流向、流量；将所述图表示的历史水文数据组织成时间序列数据；使用所述时间序列数据训练第一模型，所
2、本专利技术另一方面还提供一种智慧城市自启动排水系统，所述系统包括如下模块：
3、获取模模块，用于获取所述城市的历史水文数据，所述历史水文数据包括排水管网的拓扑结构、环境数据、排水参数；所述拓扑结构至少包括节点和管道之间的连接关系；所述环境数据至少包括降雨量；所述排水参数至少包括排水泵的开闭状态、排水泵的排水速度；
4、处理数据模块，用于将历史水文数据进行图表示，所述图包括节点和边；所述节点代表排水管网的各个交汇点或设备，所述节点属性包括降雨量、排水泵的开闭状态、排水泵的排水速度；所述边代表管道，所述边属性包括：长度、直径、流向、流量；将所述图表示的历史水文数据组织成时间序列数据；
5、训练模块，用于使用所述时间序列数据训练第一模型，所述第一模型包括输入层、隐藏层、输出层；所述输入层输入节点属性特征和边属性特征，所述隐藏层包括图卷积层和循环神经网络层，所述输出层输出未来时刻各节点的水量；
6、调节模块，用于获取所述城市的当前水文数据，根据当前水文数据及所述第一模型预测各节点的水量，根据各节点的水量调整排水参数。
7、本专利技术通过上述技术方案，可以产生如下有益效果：
8、通过使用图神经网络和时间序列分析技术，能够准确预测未来一段时间内各节点的水量变化。模型能够充分利用排水管网的拓扑结构和历史水文数据，捕捉节点之间的空间关系和时间维度上的动态变化，从而提高预测精度。实时获取当前水文数据并快速进行预测和调节，显著提高了排水系统的响应速度，避免内涝和排水不畅问题。
9、基于预测结果，本实施例能够动态调整排水参数，包括排水泵的开闭状态和排水速度等。通过实时监控和预测分析，自动优化排水泵和闸门的运行策略，确保排水系统在不同天气和流量条件下的高效运行。这样不仅减少了人工干预的需求，还提高了排水系统的自动化水平和整体效率。
10、采用图卷积层和门控循环单元的组合，可以充分利用图结构数据的空间关系和时间序列数据的动态变化。gru在处理长时间依赖问题方面具有优势，同时计算效率较高，适合处理大规模的时间序列数据。这种设计提高了模型的鲁棒性和适应性，能够有效应对复杂多变的城市排水环境。
11、通过物联网技术和智能传感器网络，实时获取城市各个关键位置的水文数据，包括降雨量、水位、流量和排水泵状态等。结合训练好的神经网络模型，能够实现智能化的排水管理，及时预测和调节排水参数，防止内涝和排水不畅。智能化排水管理不仅提升了城市排水系统的运行效率，还为智慧城市建设提供了技术支持。
12、通过智能化的预测和调节方法，本实施例能够有效降低排水系统的运行成本和维护难度。减少了不必要的能源消耗和设备磨损，延长了排水设备的使用寿命。同时，智能化管理减少了人工干预和维护的频率，提高了城市排水系统的可靠性和经济性。
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1.一种智慧城市自启动排水方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智慧城市自启动排水方法，其特征在于将所述图表示的历史水文数据组织成时间序列数据包括：将图表示数据格式化为邻接矩阵或邻接列表，再结合时间序列数据形成三维张量。
3.根据权利要求1所述的一种智慧城市自启动排水方法，其特征在于所述循环神经网络层具体为门控循环单元。
4.根据权利要求1所述的一种智慧城市自启动排水方法，其特征在于所述根据当前水文数据及所述第一模型预测各节点的水量包括：将当前数据与前一段时间的历史数据组合成时间序列，输入到所述第一模型中进行预测，所述第一模型输出未来一段时间内每个节点的水量预测值。
5.根据权利要求1所述的一种智慧城市自启动排水方法，其特征在于所述根据各节点的水量调整排水参数包括：
6.一种智慧城市自启动排水系统，其特征在于所述系统包括如下模块：
7.根据权利要求6所述的一种智慧城市自启动排水系统，其特征在于将所述图表示的历史水文数据组织成时间序列数据包括：将图表示数据格式化为邻接矩阵或邻接列表
8.根据权利要求6所述的一种智慧城市自启动排水系统，其特征在于所述循环神经网络层具体为门控循环单元。
9.根据权利要求6所述的一种智慧城市自启动排水系统，其特征在于所述根据当前水文数据及所述第一模型预测各节点的水量包括：将当前数据与前一段时间的历史数据组合成时间序列，输入到所述第一模型中进行预测，所述第一模型输出未来一段时间内每个节点的水量预测值。
10.根据权利要求6所述的一种智慧城市自启动排水系统，其特征在于所述根据各节点的水量调整排水参数包括：
...【技术特征摘要】
1.一种智慧城市自启动排水方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智慧城市自启动排水方法，其特征在于将所述图表示的历史水文数据组织成时间序列数据包括：将图表示数据格式化为邻接矩阵或邻接列表，再结合时间序列数据形成三维张量。
3.根据权利要求1所述的一种智慧城市自启动排水方法，其特征在于所述循环神经网络层具体为门控循环单元。
4.根据权利要求1所述的一种智慧城市自启动排水方法，其特征在于所述根据当前水文数据及所述第一模型预测各节点的水量包括：将当前数据与前一段时间的历史数据组合成时间序列，输入到所述第一模型中进行预测，所述第一模型输出未来一段时间内每个节点的水量预测值。
5.根据权利要求1所述的一种智慧城市自启动排水方法，其特征在于所述根据各节点的水量调整排水参数包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：马超，陈朝晖，钟志彬，宋国鹏，黄尚珩，何晓彤，李杰，刘苓杰，杨庆华，杨乾，郑立宁，李琼林，刘启超，周其健，
申请(专利权)人：成都建工第三建筑工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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