【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水文监测，尤其涉及一种基于鸿蒙系统的遥测终端机。
技术介绍
1、水文监测
专注于采集和分析多种水体的物理、化学和生物参数，包括湖泊、河流、水库和地下水，旨在评估和管理水资源，确保水质和水量满足农业、工业、居民生活和生态系统的需求，通过安装多种传感器监测水位、流量、降雨量、水质，预测洪水和干旱，优化水资源配置，并为水污染防治提供支持，水文数据通过通信技术实时传送至监控中心，使决策者基于最新数据制定响应措施，结合自动化和远程控制技术，提高监测效率和准确性。
2、其中，遥测终端机专注于自动化的采集多类水文监测站点的数据，通过结合多种水文传感器，包括水位计、流量计，实时监测水位、流量、降雨量多种水文指标，并对数据执行趋势分析，识别数据的变化趋势和周期性模式，结合数据缓存，防止通信中断时数据丢失，旨在实现洪水监测和预警、城市水务管理、农业灌溉系统的优化、环境保护，提高水文数据收集的频率和准确性，增强水文监控的实时性和可靠性，为水资源管理提供了强有力的技术支持。
3、传统遥测终端机在实现水文监测的自动化和实时性方面存在不足，在数据的实时采集、处理与传输效率方面仍有限制，在通信不稳定的环境下，出现数据延迟和丢失问题，影响决策者的即时响应能力，对于数据点间相互关系和空间依赖性的分析不够深入，在城市水务管理、农业灌溉系统优化和环境保护领域，限制了对复杂水文现象如洪水和干旱的预测准确性，影响了水资源的整体管理和应用效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案，一种基于鸿蒙系统的遥测终端机包括：
3、水文数据采集模块基于鸿蒙互联技术，识别并连接多个水文监测传感器，采集水位高度、流速快慢和降雨量大小数据，并记录数据点的地理位置编码和时间信息，生成水体监测数据集；
4、空间数据分析模块基于所述水体监测数据集，分析多个地理位置的水文数据间的相互关系，识别数据中的空间依赖性，输出空间依赖性分析结果；
5、监测网络优化模块利用所述空间依赖性分析结果，评估传感器网络的效率和覆盖范围，分析传感器的连接和数据传输路线，调整网络结构优化延迟和数据传输效率，生成传感器网络配置参数；
6、流量建模与预测模块根据所述传感器网络配置参数，实时模拟并预测水体流动状态，分析水流速度场和压力场的变化，预测水体流量变化，输出水体状态分析模型；
7、智能异常识别模块根据所述水体状态分析模型，通过实时水体流量数据，分析并计算数据中的不确定性和随机波动，识别水体的异常流量模式，生成实时异常监测结果；
8、变化趋势分析模块根据所述实时异常监测结果，通过对多种实时监测数据进行时间序列分析，识别多种水体数据的变化趋势和周期性模式，包括水位、流量、降水量，生成遥测数据分析结果。
9、作为本专利技术的进一步方案，所述水体监测数据集包括水文数据集、地理位置信息、采集时间信息，所述空间依赖性分析结果包括上游对下游的流速影响分析结果、地理位置间的水位关系图、空间数据相关性评分，所述传感器网络配置参数包括网络连接路径、数据传输效率信息、传感器部署密度数据，所述水体状态分析模型包括水流速度场模型、水压力场模型、预测的水体流量变化图，所述实时异常监测结果包括识别的异常流量模式、流量异常的时间和地点信息、异常事件识别记录，所述遥测数据分析结果包括水位变化趋势信息、流量周期性分析图、降雨量时间序列预测结果。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述水文数据采集模块包括：
11、传感器连接子模块基于鸿蒙互联技术，进行水文监测传感器的识别和连接，记录传感器标识，生成传感器连接状态；
12、数据记录子模块基于所述传感器连接状态，实时监测水位高度、流速和降雨量数据，记录数据点的地理位置编码和时间信息，生成水文数据采集记录；
13、数据集生成子模块基于所述水文数据采集记录，对数据进行标准化和格式化，结合数据清洗和验证，生成水体监测数据集。
14、作为本专利技术的进一步方案，所述空间数据分析模块包括：
15、地理关系分析子模块根据所述水体监测数据集，分析多个地理位置间的水文数据关系，通过对比水文数据项间的变化趋势，生成数据关系分析表；
16、相互作用评估子模块基于所述数据关系分析表，量化上游流速变化对下游水位的影响，评估多个地点间的水文相互作用，生成水文影响评估信息；
17、依赖性输出子模块根据所述水文影响评估信息，通过识别多个数据点间的直接和间接依赖性，分析水文数据的空间依赖性特征，生成空间依赖性分析结果。
18、作为本专利技术的进一步方案，所述监测网络优化模块包括：
19、传输效率分析子模块基于所述空间依赖性分析结果，实时分析当前传感器网络的连接质量和数据延迟，检测覆盖范围内的节点效率，计算网络效率评分，生成网络效率评估信息；
20、结构调整子模块基于所述网络效率评估信息，对传感器的连接和数据路线进行优化，包括重新分配网络节点的角色和调整数据传输路径，优化传感器网络的数据传输延迟，生成网络结构调整记录；
21、参数配置子模块基于所述网络结构调整记录，通过分析多个传感器节点的位置关系和网络数据流量模式，根据数据传输任务的要求和信号干扰情况，调整多个传感器的数据传输频率和功率参数，生成传感器网络配置参数。
22、作为本专利技术的进一步方案，所述计算网络效率评分的具体公式为：
23、；
24、其中，代表整个传感器网络的平均效率，反映网络性能的整体水平，代表从第个节点收集的数据的传输延迟时间，用于评估数据传输效率，代表根据第个节点的地理位置和监测数据的重要性确定的权重系数，代表在监测网络中总的节点数量，确保了所有节点都能被公平地考虑在内，是节点的索引，用于在求和过程中迭代每个节点，通过计算加权后的平均延迟时间，提供一个反映网络性能的指标。
25、作为本专利技术的进一步方案，所述流量建模与预测模块包括：
26、水体状态模拟子模块基于所述传感器网络配置参数，使用实时水文数据，通过模拟水流速度场和水流方向，计算多个监测点的水流动态，生成水流状态模拟结果；
27、压力场分析子模块基于所述水流状态模拟结果，分析水压变化，评估多个地点的压力场分布，对压力异常点进行标识和记录，生成水压场分析信息；
28、流量预测子模块基于所述水压场分析信息，识别水体流量的周期性变化模式，并对水体流量进行预测，生成水体状态分析模型。
29、作为本专利技术的进一步方案，所述智能异常识别模块包括：
30、数据波动分析子模块基于所述水体状态分析模型，计算实时水体流量数据中的波动和不确定性，评估数据的变异系数和偏差指数，生成不确定性分析结果；
31、模式分析子模块基于所述不确定性分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于鸿蒙系统的遥测终端机，其特征在于：所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于鸿蒙系统的遥测终端机，其特征在于，所述水体监测数据集包括水文数据集、地理位置信息、采集时间信息，所述空间依赖性分析结果包括上游对下游的流速影响分析结果、地理位置间的水位关系图、空间数据相关性评分，所述传感器网络配置参数包括网络连接路径、数据传输效率信息、传感器部署密度数据，所述水体状态分析模型包括水流速度场模型、水压力场模型、预测的水体流量变化图，所述实时异常监测结果包括识别的异常流量模式、流量异常的时间和地点信息、异常事件识别记录，所述遥测数据分析结果包括水位变化趋势信息、流量周期性分析图、降雨量时间序列预测结果。
3.根据权利要求1所述的基于鸿蒙系统的遥测终端机，其特征在于，所述水文数据采集模块包括：
4.根据权利要求1所述的基于鸿蒙系统的遥测终端机，其特征在于，所述空间数据分析模块包括：
5.根据权利要求1所述的基于鸿蒙系统的遥测终端机，其特征在于，所述监测网络优化模块包括：
6.根据权利要求5所述的基于鸿蒙系统的遥测终端机，
7.根据权利要求1所述的基于鸿蒙系统的遥测终端机，其特征在于，所述流量建模与预测模块包括：
8.根据权利要求1所述的基于鸿蒙系统的遥测终端机，其特征在于，所述智能异常识别模块包括：
9.根据权利要求1所述的基于鸿蒙系统的遥测终端机，其特征在于，所述变化趋势分析模块包括：
10.根据权利要求9所述的基于鸿蒙系统的遥测终端机，其特征在于，所述计算多个时间点的预测值的具体公式为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于鸿蒙系统的遥测终端机，其特征在于：所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于鸿蒙系统的遥测终端机，其特征在于，所述水体监测数据集包括水文数据集、地理位置信息、采集时间信息，所述空间依赖性分析结果包括上游对下游的流速影响分析结果、地理位置间的水位关系图、空间数据相关性评分，所述传感器网络配置参数包括网络连接路径、数据传输效率信息、传感器部署密度数据，所述水体状态分析模型包括水流速度场模型、水压力场模型、预测的水体流量变化图，所述实时异常监测结果包括识别的异常流量模式、流量异常的时间和地点信息、异常事件识别记录，所述遥测数据分析结果包括水位变化趋势信息、流量周期性分析图、降雨量时间序列预测结果。
3.根据权利要求1所述的基于鸿蒙系统的遥测终端机，其特征在于，所述水文数据采集模块包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：黄远新，余宗伟，蒙进，黎日青，赵捷，
申请(专利权)人：广州晟能电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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