【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雨量监测数据智能处理与异常诊断的，具体是一种基于空间关系的雨情监测数据智能诊断方法。
技术介绍
1、公知的，水库作为极为重要的水利基础设施，其安全稳定运行是国计民生的重要保障。准确的雨量监测数据是预测水库水位变化、调度防洪排涝的重要依据。在现代气象监测中，准确的雨量数据对于防灾减灾、水资源管理以及农业等领域具有重要意义。现有技术中，水库和其他雨量监测系统的分析通常依赖单一雨量采集器的数据来评估降雨情况。然而，由于硬件故障、环境干扰或传输问题，单一采集器的数据可能存在误差或偏差，难以全面、准确地反映实际情况。
2、为了实现水库等重要基础设施的安全性预测，开发一种能够综合多个雨量采集器数据的处理与异常诊断方法显得尤为重要。这种方法不仅可以筛选出数据异常的采集器，排除误差数据，还可以结合多个采集器的数据进行综合分析，从而提高雨量数据的整体质量和分析结果的精确度，保障水库的稳定运行和雨量监测系统的可靠性。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于空间关系的雨情监测数据智能诊断方法，旨在提高雨量监测数据的准确性和可靠性。该方法通过对来自多个相邻雨量采集器的数据进行综合分析，首先筛选出可能存在误差的采集器并标记异常数据。接着，系统通过时间序列分析识别降雨事件的开始和结束时间，提取关键特征并对多采集器数据进行时间同步和整合。随后，采用动态时间规整算法计算采集器间的差异度，并根据采集器空间关系设置动态阈值，从而判断各采集器的工作状态。最终，基于差异度的统计特性，系统对异
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、一种基于空间关系的雨情监测数据智能诊断方法，包括以下步骤：
4、步骤s1：读取并记录多个雨量采集器的降雨数据和位置信息，并保存在数据库中，提取每个时刻的降雨量值，构建采集器池；
5、步骤s2：从采集器池随机选取单个无标记目标采集器，并选取目标采集器l公里内的n个无标记采集器的一年内数据；
6、步骤s3：进行数据预处理，包括非连续相同降雨数据的长度检测和0值数据的偏差判断；
7、步骤s4：将不同采集器在不同时刻的降雨数据按时间顺序合并，并根据时间序列进行雨量汇总；
8、步骤s5：识别并设置阈值划分降雨事件的开始和结束时间，计算每个降雨事件的总雨量和持续时间；
9、步骤s6：使用动态时间规整算法，计算不同采集器在不同降雨事件中的数据差异度；
10、步骤s7：计算每个采集器与其他采集器的差异度总和，并根据与其他采集器的空间关系设置动态阈值，差异度总和超过该阈值的采集器标记为异常，否则标记为正常；
11、步骤s8：循环迭代直至完成采集器池中的所有样本标记。
12、本专利技术具有显著的有益效果，通过高效的数据预处理、特征提取、降雨事件识别，以及动态时间规整算法的应用，精确计算采集器间的数据差异，并基于差异度与采集器空间关系动态设置阈值进行异常检测，有效提升了雨量数据处理与异常检测的能力。该方法不仅显著提高了数据分析的可靠性，还增强了雨量监测和预测的实用性，特别适用于水库雨量监测、防洪排涝等安全监测领域，确保数据处理过程的高效性与稳定性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于空间关系的雨情监测数据智能诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于空间关系的雨情监测数据智能...
【专利技术属性】
技术研发人员：王铭铭，刘斌斌，刘怀利，黄进，洪一铨，
申请(专利权)人：安徽省水利部淮河水利委员会水利科学研究院安徽省水利工程质量检测中心站，
类型：发明
国别省市：
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