申请/专利权人：安徽金海迪尔信息技术有限责任公司

申请日：2024-02-23

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809439A

主分类号：G08B31/00

分类号：G08B31/00;G08B29/18;G08B29/24;G06N5/025

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于多种环境因素中河流流量异常预警系统，涉及河流预警技术领域，构建各个数据采集点处的水文系数，对水文系数做趋势分析，依据分析结果在若干个数据采集点中筛选出相应的异常节点，若异常节点的密度高于预期，向预警区域内的管理人员发送报警指令；由样本数据训练获取水文预警模型，使用训练后的水文预警模型对预警区域内的河流水文状态进行预测，将预测数据做可视化处理后，将异常节点上水文数据发送给附近的管理人员；对预测数据集合内的数据做特征识别，由异常特征从预先构建的水文异常知识图谱内匹配出对应的应急方案。快速地匹配出对应的应急方案，并再将其分别发送至管理人员，对当前存在异常情况进行处理。

主权项：1.一种基于多种环境因素中河流流量异常预警系统，其特征在于，包括如下内容：监测单元，在预警区域的各个子区域内设置若干个监测点，并由监测数据构建预警区域内的预警条件集合，由预警条件集合生成相应的条件系数，若所获取的条件系数超过条件阈值，向对应子区域的管理人员发出预警指令；质量分析单元，在预警区域内的数据采集点处采集水利数据并构建相应的水文数据列，依据各个数据采集点的险情优先级，依次获取各个水文数据列的数据质量系数，若所述水文数据列的数据质量系数低于预期，则对其做出优化；其中，数据质量系数获取方式如下：对水文数据列内数据的离散度S及聚集度M做线性归一化处理，将相应的数据值映射至区间内，再依照如下公式：权重系数：，且；筛选单元，构建各个数据采集点处的水文系数，并在结合其预测值的基础上，对水文系数做趋势分析，依据分析结果在若干个数据采集点中筛选出相应的异常节点，若异常节点的密度高于预期，向预警区域内的管理人员发送报警指令；预测单元，由样本数据训练获取水文预警模型，使用训练后的水文预警模型对预警区域内的河流水文状态进行预测，将预测数据做可视化处理后，将异常节点上水文数据发送给附近的管理人员；匹配单元，对预测数据集合内的数据做特征识别，由识别获取的异常特征从预先构建的水文异常知识图谱内匹配出对应的应急方案，并将所述应急方案发送至对应的管理人员。

全文数据：

权利要求：

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