CN119416114A 地下水位动态监测的优化方法 （中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心）_第1页
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文档简介

波动的周期性和规律性；采用包括ARIMA或LSTM22.根据权利要求1所述的地下水位动态监测的优化方法，其特征在于所述时空分析模,3.根据权利要求2所述的地下水位动态监测的优化方法，其特征在于所述时空分析模34.根据权利要求3所述的地下水位动态监测的优化方法，其特征在于所述时空分析模数，综合考虑抽取、需求和控制参数间的关系，反映当前调度策略的优化程度；5.根据权利要求1所述的地下水位动态监测的优化方法，其特征在于所述检测出异常6.根据权利要求5所述的地下水位动态监测的优化方法，其特征在于所述检测出异常7.根据权利要求1所述的地下水位动态监测的优化方法，其特征在于所述检测出异常权处理预测结果。4[0002]目前，中国发明专利202410799927X提出了一种基于无线传感器网络的地下水位报机制容易受到误报或漏报的影响，特别是在环境变化较大或信号受干扰较多的情况下。5(t+k)预测水位在k个时间步内的变化情况；傅里叶变换用于将时间域的水位变化转化为频域分6标函数，综合考虑抽取、需求和控制参数间的关系，反映当前调度策略的优化程度；78接下来，使用包括自回归积分滑动平均模型(ARIMA)或长短期记忆网络(LSTM)的时序分析[0052]这些算法在处理时序数据时表现出色，ARIMA适合捕捉线性关系和时间序列的自这些模型能够生成短期和长期的水位预测，帮助相关管理部门制定相应的水资源管理策9[0060]水位数据为X(t)＝[5.2,5.4,5.1,5.3,5.5,[0061]模型参数θ的初始化范围为0[0089]首先收集了多个监测点的水位数据，包括以下监测点及其历史水位记录(单位：A5.25.35.86B5.15.45.75.9C5.35.55.95.8D5.45.65.55.7[0102]将这些值带入优化公式，研究人员通过数值积分计算出在时刻t的最优抽取量Q2+0.5[0149]since5.4<5这一预测结果与单独的监测点数据进行了对比验证，显示了与其他点的变化趋势的一致

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