【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水务管理，尤其涉及基于机器学习的水务数据智能采集管理方法。
技术介绍
1、水务数据智能采集管理方法涵盖了数据采集、传输、存储、处理、分析和可视化多个方面，旨在通过智能化手段提高数据的准确性和管理效率。现有水务数据智能采集管理方法的优势在于通过自动化和智能化技术实现了数据的高效、准确采集与实时分析，提升了监测的全面性和管理效率。然而，在湖泊中，固定位置的传感器无法捕捉水质动态变化（如水流速度和溶解氧水平的变化），特别是在高流量时段或突发事件（如藻类爆发）期间，导致数据失真和决策滞后，影响了系统的响应速度和管理效果。
2、基于机器学习的水务数据智能采集管理方法的优势在于能够通过机器学习技术自动识别和预测水质变化模式，从而提升数据采集的精准性和管理决策的科学性。然而，基于机器学习的采集方法在确保水务数据的客观性和准确性方面也存在挑战。模型的适应性较差，在面对复杂多变的水文条件时，无法及时捕捉水质的真实变化，导致数据失真。此外，固定位置传感器难以反映动态变化，特别是在高流量时段或突发事件期间，影响了数据的全面性和准确性，从而降低了系统的响应速度和决策的可靠性。
3、因此，本方案的研究对于解决上述问题，进一步优化基于机器学习的水务数据智能采集管理方法具有重要的必要性和现实意义。
技术实现思路
1、为了克服水务数据智能采集适应性差的缺点，本专利技术提供了基于机器学习的水务数据智能采集管理方法。
2、本专利技术的技术实施方案为：基于机器学习的水务
3、s1：收集采集水务数据的装置、设备位置并获取水务数据进行预处理，确定采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间的关系；
4、s2：根据采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间的关系，为采集水务数据的装置、设备预留动态调整位置范围，并进行优化控制；
5、s3：将采集到的水务数据进行归类，并利用归类后的数据进行风险预测；
6、s4：根据预测结果确定最终的水务数据智能采集管理方法。
7、优选地，所述收集采集水务数据的装置、设备位置并获取水务数据进行预处理，确定采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间的关系，包括：所述预处理包括对数据进行清洗、标准化处理；针对水体分层现象，采集不同深度层次的数据变化；将采集水务数据的装置、设备的初始采集位置定义为第一位置，并将第一位置下所采集的水务数据定义为第一数据；所述第一位置包括水务数据采集区域的所有采集水务数据的装置、设备的位置，所述第一数据包括水务数据采集区域的所有采集水务数据的装置、设备的第一位置下所采集的所有水务数据；针对水体分层现象，对第一位置下的第一数据进行水务数据准确性分析；所述水务数据包括反映水体分层现象的参数。
8、优选地，所述对第一位置下的第一数据进行水务数据准确性分析，包括：针对水体分层现象的影响，以采集水务数据的装置、设备到达第一位置的过程位置作为位置对比数据，在不同深度层次记录的位置变化；并记录外部环境参数；同时关注在不同深度层次间移动时，装置、设备经历的不同水质条件；以采集水务数据的装置、设备到达第一位置的过程中采集的水务数据作为采集数据对比数据；获得位置对比数据训练集与采集数据对比数据训练集，构建transformer模型，将训练集数据输入transformer模型，并引入专门针对水体分层现象设计的特征工程，获得训练好的transformer模型，模型经过特别优化以适应水体分层现象，能够有效捕捉不同深度层次的数据特征；以transformer模型对位置对比数据与采集数据对比数据进行分析，不仅评估不同深度层次的数据准确性，同时针对水体分层对数据采集和传输过程的影响，从而获得采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间的关系。
9、优选地，所述根据采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间的关系，为采集水务数据的装置、设备预留动态调整位置范围，并进行优化控制，包括：获取采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间的关系，并按照准确性的高低进行排序，将准确性最高的位置作为第一优选位置，针对水体分层现象的影响，将分析采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间关系过程中的采集装置、设备的位置与采集的数据的准确性组合为序列，构建lstm模型，获得序列训练集数据，将训练集数据输入lstm模型，获得训练好的lstm模型，利用训练好的lstm模型获得水务数据第一位置后的最优位置，并定义为第二优选位置；以第一优选位置与第二优选位置的距离长度作为动态调整位置范围，并基于动态调整位置范围进行优化控制。
10、优选地，所述基于动态调整位置范围进行优化控制，包括：获取所有采集水务数据的第一位置，以第一位置为中心，获得动态调整范围内的水务采集装置、设备的采集区域，并定义为有效采集区域与最远采集区域；考虑不同深度层次的影响，获取所有水务采集装置、设备在动态调整范围下的有效采集区域与最远采集区域，将所有采集水务数据的装置、设备的有效采集区域的交集作为最短调整距离，并将最远采集区域的交集作为最长调整距离，当采集水务数据的装置、设备处于最短调整距离时在动态调整范围内调整所处位置，当采集水务数据的装置、设备处于最长调整距离时，收缩装置、设备的采集区域；并为采集水务数据的装置、设备构建动态调整序列。
11、优选地，所述为采集水务数据的装置、设备构建动态调整序列，包括：获取采集区域内的第一位置作为静态序列，获取采集区域内的动态调整位置作为动态序列，针对不同深度层次的数据变化，获得静态序列数据训练集、动态序列数据训练集，构建虚拟调整模型，将训练集数据输入虚拟调整模型，获得训练好的虚拟调整模型，利用虚拟调整模型获得装置、设备以第一位置采集水务数据的过程中装置、设备的调整量，然后进行调整。
12、优选地，所述利用虚拟调整模型获得装置、设备以第一位置采集水务数据的过程中装置、设备的调整量，然后进行调整，包括：以采集区域为中心点、以水流方向为x轴、水平垂直于x轴方向为y轴构建平面直角坐标系；所述静态序列包括固定点、第一位置、数据采集准确性，所述动态序列包括固定点、动态调整范围、数据采集准确性，所述固定点包括但不限于采集水务数据的装置、设备的数据接收点或用于牵引、固定采集水务数据的装置、设备的固定物所处位置；在平面直角坐标系标定静态点（第一位置所在点）与动态点（动态调整范围内的点）并形成第一序列（包括静态序列与动态序列），通过欧几里得距离公式计算固定点到第一位置与最大调整范围的距离，并更新第一序列形成第二序列（融合序列，将静态序列加入动态序列），所述第二序列包括距离最小值与距离最大值、第一位置、数据采集准确性，并考虑不同深度层次的数据变化；然后依据水务数据采集阻隔介质进行分段，生成距离调整序列与数据采集序列。
13、优选地，所述第二序列包括距离最小值与距离最大值、第一位置、数据采集准确性，然后依据水务数据采集阻隔介质进行分段，生成距离调整序列与数据采集序列本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于机器学习的水务数据智能采集管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于机器学习的水务数据智能采集管理方法，其特征在于，所述收集采集水务数据的装置、设备位置并获取水务数据进行预处理，确定采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间的关系，包括：所述预处理包括对数据进行清洗、标准化处理；针对水体分层现象，采集不同深度层次的数据变化；将采集水务数据的装置、设备的初始采集位置定义为第一位置，并将第一位置下所采集的水务数据定义为第一数据；所述第一位置包括水务数据采集区域的所有采集水务数据的装置、设备的位置，所述第一数据包括水务数据采集区域的所有采集水务数据的装置、设备的第一位置下所采集的所有水务数据；针对水体分层现象，对第一位置下的第一数据进行水务数据准确性分析；所述水务数据包括反映水体分层现象的参数。
3.如权利要求2所述的基于机器学习的水务数据智能采集管理方法，其特征在于，所述对第一位置下的第一数据进行水务数据准确性分析，包括：针对水体分层现象的影响，以采集水务数据的装置、设备到达第一位置的过程位置作为位置对比数据，在不同深度层次记录
4.如权利要求3所述的基于机器学习的水务数据智能采集管理方法，其特征在于，所述根据采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间的关系，为采集水务数据的装置、设备预留动态调整位置范围，并进行优化控制，包括：获取采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间的关系，并按照准确性的高低进行排序，将准确性最高的位置作为第一优选位置，针对水体分层现象的影响，将分析采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间关系过程中的采集装置、设备的位置与采集的数据的准确性组合为序列，构建LSTM模型，获得序列训练集数据，将训练集数据输入LSTM模型，获得训练好的LSTM模型，利用训练好的LSTM模型获得水务数据第一位置后的最优位置，并定义为第二优选位置；以第一优选位置与第二优选位置的距离长度作为动态调整位置范围，并基于动态调整位置范围进行优化控制。
5.如权利要求4所述的基于机器学习的水务数据智能采集管理方法，其特征在于，所述基于动态调整位置范围进行优化控制，包括：获取所有采集水务数据的第一位置，以第一位置为中心，获得动态调整范围内的水务采集装置、设备的采集区域，并定义为有效采集区域与最远采集区域；考虑不同深度层次的影响，获取所有水务采集装置、设备在动态调整范围下的有效采集区域与最远采集区域，将所有采集水务数据的装置、设备的有效采集区域的交集作为最短调整距离，并将最远采集区域的交集作为最长调整距离，当采集水务数据的装置、设备处于最短调整距离时在动态调整范围内调整所处位置，当采集水务数据的装置、设备处于最长调整距离时，收缩装置、设备的采集区域；并为采集水务数据的装置、设备构建动态调整序列。
6.如权利要求5所述的基于机器学习的水务数据智能采集管理方法，其特征在于，所述为采集水务数据的装置、设备构建动态调整序列，包括：获取采集区域内的第一位置作为静态序列，获取采集区域内的动态调整位置作为动态序列，针对不同深度层次的数据变化，获得静态序列数据训练集、动态序列数据训练集，构建虚拟调整模型，将训练集数据输入虚拟调整模型，获得训练好的虚拟调整模型，利用虚拟调整模型获得装置、设备以第一位置采集水务数据的过程中装置、设备的调整量，然后进行调整。
7.如权利要求6所述的基于机器学习的水务数据智能采集管理方法，其特征在于，所述利用虚拟调整模型获得装置、设备以第一位置采集水务数据的过程中装置、设备的调整量，然后进行调整，包括：以采集区域为中心点、以水流方向为X轴、水平垂直于X轴方向为Y轴构建平面直角坐标系；所述静态序列包括固定点、第一位置、数据采集准确性，所述动态序列包括固定点、动态调整范围、数据采集准确性，所述固定点包括但不限于采集水务数据的装置、设备的数据接收点或用于牵引、固定采集水务数据的...
【技术特征摘要】
1.基于机器学习的水务数据智能采集管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于机器学习的水务数据智能采集管理方法，其特征在于，所述收集采集水务数据的装置、设备位置并获取水务数据进行预处理，确定采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间的关系，包括：所述预处理包括对数据进行清洗、标准化处理；针对水体分层现象，采集不同深度层次的数据变化；将采集水务数据的装置、设备的初始采集位置定义为第一位置，并将第一位置下所采集的水务数据定义为第一数据；所述第一位置包括水务数据采集区域的所有采集水务数据的装置、设备的位置，所述第一数据包括水务数据采集区域的所有采集水务数据的装置、设备的第一位置下所采集的所有水务数据；针对水体分层现象，对第一位置下的第一数据进行水务数据准确性分析；所述水务数据包括反映水体分层现象的参数。
3.如权利要求2所述的基于机器学习的水务数据智能采集管理方法，其特征在于，所述对第一位置下的第一数据进行水务数据准确性分析，包括：针对水体分层现象的影响，以采集水务数据的装置、设备到达第一位置的过程位置作为位置对比数据，在不同深度层次记录的位置变化；并记录外部环境参数；同时关注在不同深度层次间移动时，装置、设备经历的不同水质条件；以采集水务数据的装置、设备到达第一位置的过程中采集的水务数据作为采集数据对比数据；获得位置对比数据训练集与采集数据对比数据训练集，构建transformer模型，将训练集数据输入transformer模型，并引入专门针对水体分层现象设计的特征工程，获得训练好的transformer模型，模型经过特别优化以适应水体分层现象，能够有效捕捉不同深度层次的数据特征；以transformer模型对位置对比数据与采集数据对比数据进行分析，不仅评估不同深度层次的数据准确性，同时针对水体分层对数据采集和传输过程的影响，从而获得采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间的关系。
4.如权利要求3所述的基于机器学习的水务数据智能采集管理方法，其特征在于，所述根据采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间的关系，为采集水务数据的装置、设备预留动态调整位置范围，并进行优化控制，包括：获取采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间的关系，并按照准确性的高低进行排序，将准确性最高的位置作为第一优选位置，针对水体分层现象的影响，将分析采集水务数据的装置、设备与水务数据准确性之间关系过程中的采集装置、设备的位置与采集的数据的准确性组合为序列，构建lstm模型，获得序列训练集数据，将训练集数据输入lstm模型，获得训练好的lstm模型，利用训练好的lstm模型获得水务数据第一位置后的最优位置，并定义为第二优选位置；以第一优选位置与第二优选位置的距离长度作为动态调整位置范围，并基于动态调整位置范围进行优化控制。
5.如权利要求4所述的基于机器学习的水务数据智能采集管理方法，其特征在于，所述基于动态调整位置范围进行优化控制，包括：获取所有采集水务数据的第一位置，以第一位置为中心，获得动态调整范围内的水务采集装置、设备的采集区域，并定义为有效采集区域与最远采集区域；考虑不同深度层次的影响，获取所有水务采集装置、设备在动态调整范围下的有效采集区域与最远采集区域，将所有采集水务数据的装置、设备的有效采集区域的交集作为最短调整距离，并将最远采集区域的交集作为最长调整距离，当采集水务数据的装置、设备处于最短调整距离时在动态调整范围内调整所处位置...
【专利技术属性】
技术研发人员：王丽，董磊，李永冠，丁天乐，孙国庆，郭燕如，
申请(专利权)人：山东水发紫光大数据有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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