【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及4g通信模组信息安全，具体为一种城乡供水一体化下的城乡水质管理方法和系统。
技术介绍
1、城乡供水一体化是指通过先进的技术和管理手段，将城市和农村之间的供水系统进行整合，实现城乡供水的一体化管理和一体化服务，城乡供水一体化的推进对于提升城乡居民的用水安全和生活质量具有重要意义，它有助于缩小城乡差距，促进城乡基础设施的融合发展，实现城乡居民公平享有安全可靠、经济适用的水资源，同时，城乡供水一体化也有助于推动水务一体化管理，加强水源地保护和水质监测，确保城乡居民饮用水安全，在城乡供水一体化背景下，水质管理是水源保护的首要措施，城乡水质管理是保障城乡居民生活用水安全和促进经济社会可持续发展的重要举措；
2、城乡供水系统是保障居民日常生活用水的重要组成部分，而管网作为供水系统的关键部分，其运行状态和水质状况直接影响到供水安全，然而，在城乡中，水质问题仍然屡见不鲜，如随着使用年限的增加，城乡管网会出现管网老化导致破裂渗水污染供水，不利于城乡管网水质质量的保持。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种城乡供水一体化下的城乡水质管理方法和系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种城乡供水一体化下的城乡水质管理系统，系统包括：数据采集系统、信息模型系统、资产模型系统、数据分类系统、数据存储系统、数据分析系统、异常监管分析系统、监控和预警系统，其中：
3、s1、数据采集系统包括水质数据采集单元
4、设备运行数据采集单元能够实时采集管网供水设备运行状态数据；
5、s2、信息模型系统，收集管道信息数据，包括但不限于管道的台账信息(管道基本信息：管道编号、名称、类型、长度、位置描述以及维护责任人)；维修保养记录：维修保养的时间、类型、内容、执行人员、费用以及结果；
6、设备巡检台账：巡检时间、巡检人员、巡检内容以及发现的问题；运行记录：运行参数、运行状态以及异常情况，管道的试验数据(如管道耐压强度、压力值、流量值、泄漏量、水质指标)；
7、s3、资产模型系统，收集管道的资产数据，包括但不限于管道的资产信息管理、空间位置管理，资产信息管理：管道的位置、规格、材质、使用年限；空间位置管理：采用地理信息系统(gis)技术，实现对管道资产的空间位置管理，通过gis技术，可以直观地展示管道网络的布局和走向，为管道维护和管理提供便利；
8、s4、数据分类系统，通过支持向量机(svm)对收集的数据进行分析和分类，支持向量机(svm)：一种监督学习模型，用于分类、回归和异常检测，通过找到最优决策边界来将数据分为不同类别；
9、s5、数据存储系统，采用如分布式文件系统hadoop distributed file system(hdfs)，将数据分散存储在多个节点上，hdfs的架构中有两类节点：namenode(元数据节点)和datanode(数据节点)，namenode负责管理hdfs的名称空间、数据块映射信息、配置副本策略以及处理客户端的读写请求，而datanode则负责存储实际的数据块；
10、s6、数据分析系统，采用机器学习算法从数据中自动获得知识和经验的方法和技术，机器学习可以通过大量数据训练模型，自动地从数据中学习规律，并对新的数据进行预测和分析；
11、s7、异常监管分析系统，根据污水处理工艺的要求和实际运行经验，合理设定各项参数的报警阈值，阈值应能够准确反映污水处理过程中可能出现的异常状况，如管道老化、设备故障、水质恶化等，针对供水过程中出现的各类异常情况，制定预警机制，预警机制采用多渠道报警方式，除了声光报警外，利用手机短信、电子邮件、app推送等方式，将报警信息发送至相关人员的手机上或电脑端；
12、s8、监控和预警系统，异常监管分析系统结合机器学习算法，实时监测管道的运行状态和性能参数。
13、一种城乡供水一体化下的城乡水质管理方法，方法包括：
14、s1、基础数据采集单元采集管道基础信息，需要从多个来源收集管道信息，包括但不限于管道的制造商、型号、规格、长度、生产日期、安装日期、使用寿命、使用环境等信息，通过查阅管道的出厂文件、安装记录、检测报告等获得；
15、收集并整理与施工相关的所有文档，如施工图纸、技术规格书、安全规范等，通过现场监工的方式采集施工进展信息：
16、2)将施工过程中的关键数据录入数据存储系统中，如管道型号、安装位置、长度、接头数量等；
17、2)使用rfid自动识别技术，确保数据的准确性和快速录入；
18、3)通过部署各种设备传感器以及远程监控器对管道以及连接设备工作状态数据实时监督，对管道压力、流量、渗漏等参数采集，收集管道以及连接设备在线实时运行数据信息、保养信息、维修信息、状态信息，将采集数据录入到数据存储系统中；
19、s2、通过训练支持向量机(svm)模型对数据存储系统中储存的数据进行分类，训练支持向量机(svm)模型的步骤如下：
20、(1)准备数据集：使用数据清洗工具(python、vba、pycharm)对数据进行清洗和预处理，去除冗余、错误或无关的数据，为后续的污水处理、水质分析、预警等提供数据支持，然后，使用make_blobs函数对收集的数据创建了一个包含两个类别的数据集，然后，函数将数据集划分为训练集和测试集；
21、(2)模型训练：使用训练数据集对svm模型进行训练，训练过程中，svm会尝试找到一个最优的超平面，使得训练数据集上的分类误差最小化，并且使间隔最大化；
22、(3)测试模型：使用测试数据集来评估已训练的svm模型的性能，评估指标包括准确率、精确率、召回率和f1值；
23、(4)调整和优化：根据模型在测试集上的表现，对svm中有一些参数需要进行调优，如核函数的选择以及正则化参数的设置实现；
24、使用支持向量机(svm)模型对数据样本进行标记和分类，支持向量机(svm)模型可以学习到数据分类的模式，从而在新的数据产生时进行准确的检测和分类，支持向量机(svm)决策分类函数可以表示为：
25、
26、其中，ai是拉格朗日乘子，yi是样本的标签，xi是样本的特征，b是偏置顶；
27、s3、数据分析系统利用机器学习算法可以通过大量数据训练模型，自动地从数据中学习规律，并对新的数据进行预测和分析，机器学习利用回归算法预测未来的趋势和结果，具体步骤如下：
28、(1)特征选择：选择与目标变量高度相关的特征，使用相关性分析、特征重要性评估等方法来辅助特征选择；
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【技术保护点】
1.一种城乡供水一体化下的城乡水质管理系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集系统、信息模型系统、资产模型系统、数据分类系统、数据存储系统、数据分析系统、异常监管分析系统、监控和预警系统，其中：
2.根据权利要求1所述的一种城乡供水一体化下的城乡水质管理方法，其特征在于：所述方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种城乡供水一体化下的城乡水质管理方法，其特征在于：在所述S2中，使用了sklearn.metrics中的函数来计算准确率、精确率、召回率和F1分数，并指定了average＝'macro'来计算每个类别的指标，然后取平均值，准确率(Accuracy)：是最直观的评价指标，表示模型正确分类的样本占总样本的比例，公式：Accuracy＝(正确分类的样本数/总样本数)×100％；
4.根据权利要求2所述的一种城乡供水一体化下的城乡水质管理方法，其特征在于：在所述S3中，均方误差(Mean Squared Error，MSE)：是预测值与真实值之间差异的平方的均值，用于衡量回归模型的预测性能，公式：MSE＝(1/n)×Σ(预测值-真实值)2；p>
5.根据权利要求2所述的一种城乡供水一体化下的城乡水质管理方法，其特征在于：在所述S5中首先，GIS和BIM的结合可以通过以下方式实现对异常管道局部详情的可视化查看：
...【技术特征摘要】
1.一种城乡供水一体化下的城乡水质管理系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集系统、信息模型系统、资产模型系统、数据分类系统、数据存储系统、数据分析系统、异常监管分析系统、监控和预警系统，其中：
2.根据权利要求1所述的一种城乡供水一体化下的城乡水质管理方法，其特征在于：所述方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种城乡供水一体化下的城乡水质管理方法，其特征在于：在所述s2中，使用了sklearn.metrics中的函数来计算准确率、精确率、召回率和f1分数，并指定了average＝'macro'来计算每个类别的指标，然后取平均值，准确率(accuracy)...
【专利技术属性】
技术研发人员：司家慧，周灏，陶文杰，王祥贵，廖运节，
申请(专利权)人：中徽建技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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