CN119443424A 一种基于大数据分析的水库灌区防汛预警方法 （成都环极科技有限公司）

一种基于大数据分析的水库灌区防汛预警本申请提供一种基于大数据分析的水库灌洪讯预测神经网络中的前置调试表征编码网络置调试表征编码网络组件为依据前置调试水库灌区监测数据库对洪讯预测神经网络中的表征洪讯预测神经网络中的洪讯推理组件对监测数经网络在对水库灌区监测数据进行洪讯预测的2将所述水库灌区监测数据加载到洪讯预测神经网络中的前置调试表征编码网络组件水库灌区监测数据库对所述洪讯预测神经网络中的表征编码网络组件进行无标签前置调依据所述洪讯预测神经网络中的洪讯推理组件对所述监测数据编码表示进行洪讯预获取前置调试水库灌区监测数据库、水库灌区监测数据模板和所依据所述前置调试水库灌区监测数据库中的水库灌区监测数据对所述表征编码网络通过所述前置调试表征编码网络组件和所述洪讯推理组件对所述水库灌区监测数据基于所述预测误差对所述前置调试表征编码网络组件和/或所述洪讯推理组件的组件获取所述前置调试水库灌区监测数据库中的本真水库灌区监测数依据所述本真水库灌区监测数据、所述预警水库灌区监测数据和述预警水库灌区监测数据和所述正常水库灌区监测数据对所述表征编码网络组件进行所获取所述本真水库灌区监测数据对应的加噪本真水库灌区监测数据和所述预警水库所述本真水库灌区监测数据中的预警状态和/或预警等级进行变换，但未改变基础信息获3依据所述表征编码网络组件对所述本真水库灌区监测数据、所述加编码表示和所述正常水库灌区监测数据对应的正常监测数据依据所述本真监测数据编码表示、所述加噪本真监测数据编依据所述表征编码网络组件对所述预警水库灌区监测数据和所述加噪预警水库灌区示和所述加噪预警水库灌区监测数据对应的加噪预警监测数据依据所述预警监测数据编码表示、所述加噪预警监测数据编依据所述第一误差值和所述第二误差值对所述表征编码网络组件的组件参变量进行加噪本真水库灌区监测数据对应的加噪本真监测数据编码表示和所述正常水库灌区监测依据所述第一表征编码分支组件对所述本真水库灌区监测数据进依据所述第二表征编码分支组件对所述加噪本真依据所述第一表征编码分支组件或所述第二表征编码分支组件对所述正常水库灌区依据所述第一表征编码分支组件中的第一滤波器对所述本真水库灌区监测数据进行依据所述第一表征编码分支组件中的第一表征编码单元对所述本真水库灌区监测数依据所述第二表征编码分支组件中的第二滤波器对所述加噪本真水库灌区监测数据依据所述第二表征编码分支组件中的第二表征编码单元对所述加噪本真水库灌区监4述加噪本真监测数据编码表示和所述正常监测数据编码表示进行计算，获得第一误差值，依据所述本真监测数据编码表示和所述加噪本真监测数据编码表示之间的第一共性所述依据所述表征编码网络组件对所述预警水库灌区监测数据和所述加噪预警水库依据第一表征编码分支组件对所述预警水库灌区监测数据依据第二表征编码分支组件对所述加噪预警水库灌区监测数据进依据所述第一表征编码分支组件中的第一滤波器对所述预警水库灌区监测数据进行依据所述第二表征编码分支组件中的第二滤波器对所述加噪预警水库灌区监测数据述加噪预警监测数据编码表示和所述正常监测数据编码表示进行计算，获得第二误差值，依据所述预警监测数据编码表示和所述加噪预警监测数据编码表示之间的第三共性置调试表征编码分支组件是第二表征编码分支组件基于所述无标签前置所述通过所述前置调试表征编码网络组件和所述洪讯推理组件对所述水库灌区监测将所述水库灌区监测数据模板分别加载到所述第一前置调试表征编码分支组件和所5依据所述洪讯推理组件中的Softmax分类器对所述第三模板监测数据编码表示进行洪将所述水库支流监测数据加载到所述前置调试表征编码网络组件所述依据所述洪讯预测神经网络中的洪讯推理组件对所述监测数据编码表示进行洪依据所述洪讯推理组件中的Softmax分类器对所述水库支流监测数据编码表示进行洪基于所述置信度确定每一个所述水库支流监测数据对应的水库支流监测数据洪讯触将待进行洪讯预测的所述水库支流监测数据进行划簇，确定每一将每一个簇中的所述水库支流监测数据洪讯触发评分进行初步平将各个簇对应的所述水库支流监测数据组洪讯触发评分进行二水库支流监测数据合集对应的所述洪讯触发6高维度的监测数据时存在局限性，难以准确捕捉水库灌区的复杂水文动态和潜在洪水风[0004]本申请的技术方案是这样实现的：一种基于大数据分析的水库灌区防汛预警方预测误差对所述前置调试表征编码网络组件和/或所述洪讯推理组件的组件参变量进行调7确定预测误差，根据预测误差对前置调试表征编码网络组件和/或洪讯推理组件的组件参[0006]图1为本申请实施例提供的一种基于大数据分析的水库灌区防汛预警方法的实现术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范[0010]图1为本申请实施例提供的一种基于大数据分析的水库灌区防汛预警方法的实现[0011]本申请实施例中，可以通过多种途径获取待进行洪讯预测的水库灌区监测数8计算机系统还可能将部分数据存储在内存数据库或分布式文件系调试水库灌区监测数据库对洪讯预测神经网络中的表征编码网络组件进行无标签前置调置调试过程中，自编码器会尝试将输入的水库灌区监测数据压缩成一个低维的编码表示，9组件会输出一个洪讯触发评分，该评分反映了水库灌区发生洪水事件的可能性和严重程[0027]在步骤S300中，计算机系统将经过表征编码的监测数据进行洪讯预测。计算机系统首先将从步骤S200中获得的监测数据编码表示加载到内存中，准备输入到洪讯推理组件中。同时，计算机系统也会加载已经训练好的洪讯预测神经网络启动预测计算过程。这个过程可能涉及大量的矩阵运算和非线性变换，以计算出洪讯触发即将发生洪水事件具有直接指示作用。[0031]前置调试水库灌区监测数据库的主要目的是为洪讯预测神经网络中的表征编码[0032]例如，前置调试水库灌区监测数据库中可能包含某水库灌区过去十年的水位记监测点1:{"水位":3.5米,"降雨量":20毫米监测点2:…先验洪讯触发评分是与水库灌区监测数据模板相对应的一组事先确定的评分值这些评分值通常是通过历史数据分析、专家评估或模拟实验等方式获得的，具有高度的可靠性和准确性。[0038]步骤S20：依据前置调试水库灌区监测数据库中的水库灌区监测数据对表征编码[0039]步骤S20利用前置调试水库灌区监测数据库中的大量无标签监测数据对表征编码[0041]在步骤S20中，计算机系统采用无指导学习算法对表征编码网络组件进行前置调[0043]在步骤S20的实施过程中，计算机系统首先从前置调试水库灌区监测数据库中提随机梯度下降法等。这些算法通过迭代地调整网络参数来最小化重构误差或其他损失函[0047]前置调试通过无指导学习的方式让表征编码网络组件从大量数据中学习到有用[0048]步骤S30：通过前置调试表征编码网络组件和洪讯推理组件对水库灌区监测数据[0049]在步骤S30中，计算机系统首先加载经过前置调试的表征编码网络组件和洪讯推…[0052]洪讯推理组件的输出是一个预测洪讯触发评分，它表示[0053]在步骤S30中，表征编码网络组件和洪讯推理组件的实施方式可能因具体应用场[0056]步骤S30输出的预测洪讯触发评分是评估水库灌区洪水风险的重要依据。计算机系统可以根据这个评分来判断是否需要发布防汛预警、调配防汛资源或采取其他紧急措[0059]步骤S40根据预测洪讯触发评分和先验洪讯触发评分来确定预测误差。预测误差[0060]在步骤S40中，计算机系统通过比较预测洪讯触发评分和先验洪讯触发评分来计算预测误差。具体的计算方法可能因应用场景和数据特点而异，但常见的误差度量指标包实际值之差的绝对值的平均值来量化预测误差。[0064]步骤S50根据预测误差对洪讯预测神经网络中的前置调试表征编码网络组件和/[0066]在步骤S40中，计算机系统已经根据预测洪讯触发评分和先验洪讯触发评分计算度下降法等优化算法。这些方法通过迭代地调整模型参数来最小化损失函数（即预测误差从而优化模型性能。[0077]在步骤S21中，计算机系统从前置调试水库灌区监测数据库中获取三种类型的监[0078]本真水库灌区监测数据：这类数据直接反映了水库灌区在预警状态下的实际情[0080]正常水库灌区监测数据：这类数据代表了水库灌区在正常运行状态下的监测情水库灌区监测数据；正常未被选中进行预警状态改造的数据则作为正常水库灌区监测数计算机系统可以选择性能最优的表征编码网络组件作为前置调试表征编码网计算机系统可以选择重构误差最小的自编码器作为前置调试表征编码本真水库灌区监测数据中的预警状态和/或预警等级进行变换，但未改变基础信息获得的加噪预警水库灌区监测数据对应的加噪预警监测数据噪本真水库灌区监测数据和正常水库灌区监测数据进行表征编码，以获得相应的编码表。[0101]加噪预警监测数据编码表示：加噪预警水库灌区监测数码网络组件在处理预警数据和正常数据时的。步骤S2222：依据第二表征编码分支组件对加噪本真水库灌区监测数据进行表征步骤S2223：依据第一表征编码分支组件或第二表征编码分支组件对正常水库灌数据中的关键特征和信息。在这个步骤中，表征编码网络组件被设计为包含两个分支组[0109]在步骤S2221中，计算机系统利用第一表征编码分支组件对本真水库灌区监测数[0113]在步骤S2222中，计算机系统利用第二表征编码分支组件对加噪本真水库灌区监经过与第一分支类似的非线性变换和线性变换过程，最终被转换为一个低维的编码向量。[0116]例如，假设加噪本真水库灌区监测数据是通过对本真数[0117]在步骤S2223中，计算机系统可以选择第一表征编码分支组件或第二表征编码分步骤S222a：依据第一表征编码分支组件中的第一滤波器对本真水库灌区监测数步骤S222b：依据第一表征编码分支组件中的第一表征编码单元对本真水库灌区步骤S222c：依据第二表征编码分支组件中的第二滤波器对加噪本真水库灌区监步骤S222d：依据第二表征编码分支组件中的第二表征编码单元对加噪本真水库[0123]步骤S2221至S2222利用第一表征编码分支组件和第二表征编码分支组件分别对[0124]在步骤S222a中，计算机系统利用第一表征编码分支组件中的第一滤波器对本真[0128]在步骤S222b中，计算机系统利用第一表征编码分支组件中的第一表征编码单元对步骤S222a中得到的本真水库灌区监测数据向量集合进行表征编码，以生成本真监测数[0131]例如，假设第一表征编码单元包含一个全连接层和一个ReLU激活函数。当步骤S222a中得到的特征向量集合[v_1,v_2,,v_n]输入到这个单元时，全连在通过引入噪声来增加数据的多样性并提高差异有助于第二表征编码分支组件学习到与第一分[0135]例如，假设加噪本真水库灌区监测数据是通过在本真数据上添加高斯噪声得到[0136]在步骤S222d中，计算机系统利用第二表征编码分支组件中的第二表征编码单元对步骤S222c中得到的加噪本真水库灌区监测数据向量集合进行表征编码，以生成加噪本[0137]第二表征编码单元是一个与第一表征编码单元类似但参数和结构可能不同的神系列的非线性变换和线性变换，这些变换旨在提取加噪数据中的深层特征并生成编码表重矩阵和偏置向量与第一表征编码单元不同。当步骤S222c中得到的特征向量集合输入到二表征编码分支组件分别对本真水库灌区监测数据和加噪本真水库灌区监测数据进行滤步骤S2231：依据本真监测数据编码表示和加噪本真监测数据编码表示之间的第[0142]在步骤S2231中，计算机系统首先计算本真监测数据编码表示和加噪本真监测数[0143]第一共性度量评分用于量化本真监测数据编码表示和加噪本真监测数据编码表[0144]第二共性度量评分用于量化本真监测数据编码表示和正常监测数据编码表示之[0147]通过步骤S2231的实施，计算机系统能够量化地表征编码网络组件在处理不同类监测数据编码表示和加噪预警水库灌区监测数据对应的加噪预警监测数据编码表示，包步骤S2242：依据第二表征编码分支组件对加噪预警水库灌区监测数据进行表征[0149]在步骤S2241中，计算机系统利用第一表征编码分支组件对预警水库灌区监测数数量的神经元和连接权重。这些权重是在模型训练过程中通过学习算法逐步调整得到的，[0153]在步骤S2242中，计算机系统利用第二表征编码分支组件对加噪预警水库灌区监第一分支具有相同的结构（即相同的层数和神经元数量但它们的权重和偏置可能不同，这使得两个分支在处理相同数据时能够产生不同加高斯噪声或其他类型的噪声得到的。这种处理旨在模拟真实世界中的不确定性和变化斯噪声得到的，例如原始数据为[3.8,45,80]，添加噪声后可能变为[3.75,44.5,步骤S224a：依据第一表征编码分支组件中的第一滤波器对预警水库灌区监测数步骤S224b：依据第二表征编码分支组件中的第二滤波器对加噪预警水库灌区监[0160]在步骤S224a中，计算机系统首先利用第一表征编码分支组件中的第一滤波器对操作可能产生输出[y_1,y_2,y_3,y_4]，其中每个y_i都是对应局部窗口内数据的加权向量。然后，ReLU激活函数会对w中的每个元素应用非线性激活，生成最终的编码表示e=通常是不同的。这种差异有助于第二表征编码分支组件学习到与第一分支不同的特征表[0170]例如，假设加噪预警水库灌区监测数据是通过在预警数据上添加高斯噪声得到步骤S2251：依据预警监测数据编码表示和加噪预警监测数据编码表示之间的第[0174]在步骤S2251中，计算机系统计算预警监测数据编码表示和加噪预警监测数据编[0175]第三共性度量评分用于量化预警监测数据编码表示和加噪预警监测数据编码表[0176]第四共性度量评分用于量化本真监测数据编码表示和正常监测数据编码表示之[0179]通过步骤S2251的实施，计算机系统能够量化地表征编码网络组件在处理不同状步骤S31：将水库灌区监测数据模板分别加载到第一前置调试表征编码分支组件[0181]在步骤S31中，计算机系统首先将水库灌区监测数据模板分别加载到第一前置调[0182]第一前置调试表征编码分支组件是第一表征编码分支组件经过无标签前置调试码表示是通过第二前置调试表征编码分支组件执行得到的，但它没有进行额外的权重调[0183]当水库灌区监测数据模板输入到这两个分支组件时，它们会分别对数据进行滤分支组件可能会生成另一个形如[0.5,_0.2,0.1]的编码向量作为第二模板监测数据编[0186]当第三模板监测数据编码表示输入到Softmax分类器时，它会首先经过一系列的概率分布向量中的最大值对应的洪讯触发评分就是预测[0189]在Softmax分类器输出的概率分布向量中，置信度最高的评分就是预测洪讯触发[0190]通过步骤S30的实施，计算机系统能够利用前置调试表征编码网络组件和洪讯推步骤S41：依据第一模板监测数据编码表示和第二模板监测数据编码表示之间的[0192]在步骤S41中，计算机系统依据第一模板监测数据编码表示和第二模板监测数据板监测数据编码表示分别由第一前置调试表征编码分支组件和第二前置调试表征编码分[0193]相对熵（Kullback_LeiblerDivergence,KL散度相对熵是一种衡量两个概率测数据编码表示视为两个概率分布（可以通过Softmax函数将编码表示转换为概率分布[0195]在步骤S42中，计算机系统依据预测洪讯触发评分和先验洪讯触发评分之间的交分类问题的损失函数中，以衡量模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。验洪讯触发评分视为真实标签的概率分布（通常是一个one_hot编码的向量然后计算它[0198]通过步骤S40的实施，计算机系统能够全面衡量模型在预测洪讯触发评分时的性将水库灌区监测数据加载到洪讯预测神经网络中的前置调试表征编码网络组件进行表征步骤S220：将水库支流监测数据加载到前置调试表征编码网络组件进行表征编[0200]在步骤S210中，计算机系统获取水库支流监测数据合集中的水库支流监测数据。步骤S310