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一种基于多源数据融合的水库库容智能分一种基于多源数据融合的水库库容智能分析方数据的日累积统计，促进管理的动态化和细致够准确揭示人工干预的直接效果及其对水库自2基于所述综合多源数据集，提取水位和降雨量数据，对降雨量和蒸发基于所述水库库容日动态表，揭示水库水位的变化模式，确定对所述初始数据集进行时间标准化处理，应用时间同步校正时间对所述时间同步数据集进行数据清洗，包括异常值处理和数据缺失填补基于所述综合多源数据集，调用水库当日水位数据和降雨量数据;计算时间点的水位变化值Ah，生成水位变化3整合所述实际库容估算结果与历史库容数据，记录每日水述水库水位变化与气候变化和人工放水活动的相关性的分分析所述水库库容日动态表数据，提取水库水位每日读基于所述水库水位变化模式，应用周期性分析识别每个季节的典;基于所述水位变化影响因素分析结果，区分自然补给与人为干预对水库水位的影响，根据所述自然补给与人为干预贡献度报告，与水库历史季节性和长期趋势数据整合，基于所述季节性变化与趋势关系图，进行水库库容趋势分析，8.一种基于多源数据融合的水库库容智能分析系水位数据生成模块基于所述综合多源数据集，统计当日的降雨量与蒸发量的累积总4水位趋势分析模块分析所述水库库容日动态表数据，执行线性回归影响因素诊断模块基于所述水位变化影响因素分析结果，区分自然补未来趋势预测模块利用所述水库库容趋势分析结果，比较当前56;;78示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限9从综合多源数据集中提取水位和降雨量数据的过程开始于数据集成和预处理阶;的条件下，水位的变化量为大约1.192米。该结果表明在降雨量和蒸发量使用水位变化与气象条件相关性分析报告，结合水库的容积曲线进行库容估算，如因设备故障而记录错误的水位值，以及使用邻近日的平均水位来填补缺失的数据记录，;;利用综合视图和预测模型对水库库容趋势进行全面分析。过程采用机器学习技生成的最终报告详细地展示了模型预测结果与实际观测值的对比，以及未来趋势的图表，;象预报数据和LiDAR点云及航空影像数据获得的变量。模型系数;W;水位数据生成模块基于综合多源数据集，统计当日的降雨量与蒸发量的累积总本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施

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