【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动控制。更具体地，本专利技术涉及一种智能物联网水表控制方法及系统。
技术介绍
1、随着智能物联网技术的迅猛发展，传统水表的功能正在发生深刻变化，逐步向更高效、智能化的方向迈进。目前，许多智能水表采用无线通信技术，将用水数据及时上传至云平台，以便于进行集中管理和深度分析。然而，现有的智能水表系统在数据处理和分析方面仍然面临诸多挑战。许多系统依赖于预设的算法对收集的用水数据进行处理，这种方式在实际应用中可能存在一定的局限性。一方面，预设算法缺乏灵活性，无法有效应对多变的用水场景；另一方面，这种方法对算法的检测效率和准确性未给予足够重视，可能导致在异常用水状态的预测和检测中出现不准确的结果。
2、申请公布号为cn117336330a的专利申请文件公开了一种智能水表系统。该专利申请文件包括智能水表和云端服务器。智能水表配备有内置的水流传感器，用于实时收集用户的用水数据。云端服务器具备数据处理模块，通过应用预先规定的算法，对收集的用水数据进行分析，从而生成针对用户个性化的用水建议。一旦用户确认接受这些用水建议，云端服务器将继续收集实时用水数据以评估用户是否遵循用水建议。若用户未能完全遵守用水建议，系统将通过发出控制信号指令来自动调整智能水表的阀门开度，以确保节水目标得以实现。
3、然而，上述技术方案仅仅基于预先规定的算法对收集的用水数据进行分析以实现对智能水表的控制，但未充分考虑算法在检测效率和准确性方面的潜在不足，可能导致预测结果的准确性不高，从而限制了系统对异常用水状态的及时识别和响应能力，进而
技术实现思路
1、为解决上述
技术介绍
中提出的影响智能水表的整体性能和可靠性的问题，本专利技术在如下的多个方面中提供方案。
2、在第一方面中，本专利技术提供了一种智能物联网水表控制方法，包括：获取水表当前时间节点的用水量，将所述当前时间节点的用水量输入改进的机器学习模型，输出当前时间节点的用水状态，若用水状态为异常，则控制水表发出预警信号，并停止供水；其中，改进的机器学习模型包括损失函数；所述损失函数为：
3、；
4、式中，表示以自然常数e为底的指数函数，表示水表在第个历史时间节点用水量的历史损失函数值，表示多个历史时间节点用水量的历史损失函数值的数量，表示多个历史时间节点用水量的历史损失函数值的均值；所述历史损失函数值与历史时间节点用水量的异常程度呈正相关、与历史时间节点用水量的激增系数呈反相关；所述激增系数为：
5、；
6、式中，表示水表在第个历史时间节点用水量的激增系数，表示第个历史时间节点的用水量，表示多个历史时间节点用水量的均值。
7、上述技术方案通过引入改进的机器学习模型对当前时间节点的用水状态进行预测，实现了更加精准的用水状态分析，有效降低了误报率，并提高了水表对异常用水的响应速度和准确性，当检测到用水异常时，系统能够及时发出预警并自动停止供水，避免因漏水或用水失控带来的资源浪费和损失。这种智能化的控制方法不仅提升了水表的监测精度，还增强了物联网水表系统的安全性与自动化水平。
8、进一步地，所述异常程度为：
9、；
10、式中，表示水表在第个历史时间节点用水量的异常程度，表示第个历史时间节点用水量的激增系数，表示第个历史时间节点的用水量，表示多个历史时间节点用水量的均值，表示多个历史时间节点用水量激增系数的方差均值，表示以自然常数e为底的指数函数。
11、进一步地，所述异常程度为：
12、；
13、式中，表示水表在第个历史时间节点用水量的异常程度，表示第个历史时间节点用水量的激增系数，表示第个历史时间节点的用水量，表示多个历史时间节点用水量的均值，表示多个历史时间节点用水量激增系数的方差均值，表示多个历史时间节点用水量的标准差，表示以自然常数e为底的指数函数。
14、上述技术方案通过引入异常程度的计算公式，充分考虑了用水量的波动性与激增幅度，通过激增系数和均值的比值反映用水异常情况，并利用方差均值来削弱异常检测中可能存在的噪声影响。指数函数的应用进一步平滑了检测结果，使得对异常用水量的判断更加灵敏且稳健。总体而言，该方案能够更精确地评估历史数据中的用水异常程度，降低误判风险，同时提高了系统在不同用水场景下对异常情况的适应性和检测准确性。
15、进一步地，所述历史损失函数值为：
16、；
17、式中，表示水表在第个历史时间节点用水量的损失函数值，表示水表在第个历史时间节点用水量的异常程度，表示第个历史时间节点用水量的激增系数，表示以自然常数e为底的指数函数。
18、上述技术方案通过在损失函数值的计算中引入异常程度和激增系数的指数修正，使得损失函数更为灵敏地反映出用水量的异常情况。激增系数在计算中通过指数函数进行衰减，能够有效平衡突发用水量激增对损失函数的过大影响，防止过度响应短期波动。同时，损失函数结合异常程度的量化，使得整体评估更加精准，尤其是在处理复杂用水模式或波动较大的场景时，方案显著提高了对异常用水的判定精度。这种改进方式增强了系统对异常状态的检测能力，使得算法更稳定且抗干扰能力更强，有助于提升智能水表系统的整体性能。
19、进一步地，所述机器学习模型为长短期记忆神经网络模型。
20、上述技术方案通过采用长短期记忆神经网络模型，显著增强了系统对时间序列数据的处理能力，由于长短期记忆神经网络模型能够保留重要的历史信息并过滤不相关的数据，系统能够更准确地预测和检测用水异常，提升对用水行为模式的学习与适应能力。
21、进一步地，所述水表连接有流量传感器和用于数据传输的无线通信模块，所述流量传感器用于获取水表历史时间节点及当前时间节点的用水量，所述用水量通过无线通信模块传输至用户终端或管理系统。
22、进一步地，所述用水状态包括：正常状态和异常状态。
23、进一步地，还包括，对机器学习模型进行迭代训练，具体为：
24、初始化模型参数，利用链式法则通过反向传播计算损失函数相对于模型参数的梯度；并根据设定的学习率更新模型参数，重复上述步骤直至损失值收敛或达到预设的最大迭代次数。
25、上述技术方案通过引入机器学习模型的迭代训练，使得系统能够自适应优化模型参数，从而提高对用水异常状态的识别能力。通过链式法则和反向传播算法计算损失函数的梯度，模型能够精确调整参数以最小化损失函数，确保每次训练后模型性能逐步提升。通过设定学习率，保证了模型更新的稳定性和效率，避免参数调整过快或过慢。通过反复迭代训练，损失值逐渐收敛，使得模型能够适应不同的用水模式和环境，具备更高的泛化能力和异常检测准确性。该方案增强了水表系统的智能化与自学习能力，优化了用水监控效果。
26、在第二方面中，本专利技术提供了一种智能物联网水表控制系统，包括存储器和处理器，所述存储器内存储有计算机程序指令，当所述计算本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能物联网水表控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能物联网水表控制方法，其特征在于，所述异常程度为：
3.根据权利要求1所述的一种智能物联网水表控制方法，其特征在于，所述异常程度为：
4.根据权利要求1所述的一种智能物联网水表控制方法，其特征在于，所述历史损失函数值为：
5.根据权利要求1所述的一种智能物联网水表控制方法，其特征在于，所述机器学习模型为长短期记忆神经网络模型。
6.根据权利要求1所述的一种智能物联网水表控制方法，其特征在于，所述水表连接有流量传感器和用于数据传输的无线通信模块，所述流量传感器用于获取水表历史时间节点及当前时间节点的用水量，所述用水量通过无线通信模块传输至用户终端或管理系统。
7.根据权利要求1所述的一种智能物联网水表控制方法，其特征在于，所述用水状态包括：正常状态和异常状态。
8.根据权利要求1所述的一种智能物联网水表控制方法，其特征在于，还包括，对机器学习模型进行迭代训练，具体为：
9.一种智能物联网水表控制系统，其特征
...【技术特征摘要】
1.一种智能物联网水表控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能物联网水表控制方法，其特征在于，所述异常程度为：
3.根据权利要求1所述的一种智能物联网水表控制方法，其特征在于，所述异常程度为：
4.根据权利要求1所述的一种智能物联网水表控制方法，其特征在于，所述历史损失函数值为：
5.根据权利要求1所述的一种智能物联网水表控制方法，其特征在于，所述机器学习模型为长短期记忆神经网络模型。
6.根据权利要求1所述的一种智能物联网水表控制方法，其特征在于，所述水表连接有流量传感器和用于数据传输的...
【专利技术属性】
技术研发人员：许家友，唐剑，罗暄，王秀文，易波，
申请(专利权)人：武汉汉水高新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。