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文档简介
本发明公开了一种多点式沟渠流量监测方2S1:构建基于分支沟渠拓扑结构的连接关系矩S4:在生成的干扰关联矩阵基础上,提取上下游S7:对优化后的全网流量分布进行时空特征聚类S9:利用高频采集数据对异常区域建立非线性预测构建基于分支沟渠拓扑结构的连接关系矩阵,通过地理从各分支断面安装的传感器实时采集流量和水位时间序列数据,对采集到的时间序列算每个分支i相对于其邻接分支j的流量贡献度cj(t)=Riy·Q;(t),并将所有相关分支的3,其中w0是信号对的联合小波变换,唰和B40分别为各织为干扰关联矩阵G。基于干扰关联矩阵的结构和分支之间的交互数据,首先特性;对于每个分支i,通过对其流量特征曲线FI(t)和上下游分支jeN(i)的特征曲线流量阵和小波分析结果,计算每个干扰区域的扰动传播特性;扰动传播指数定义为:两种模式:若FDI;>PPI;,判定为微扰模式,表示上下游流量匹配偏移主导干扰;若对于判定为微扰模式的干扰区域,流量不匹配是主要问题,需通过调系进行补偿;流量偏移补偿矩阵定义为其中,对于判定为传播模式的干扰区域,扰动传播路径和强度需优化以4针对优化后的干扰区域流量分布,执行以下处理步骤实现时空特从优化后的干扰区域流量分布中提取每个分支的时序特征,对提取的5密度;具体调整依据为高风险区域的异常指数和分支的交互强度,计算公式为:标是最小化预测值@;(t)与真实值Q;(t)的误差:将动态校正矩阵融合至优化后的干扰区域流量分布,更新每个分支的流量状态为:;更新后的全网流量平衡数据集包含了高风险6[0003]在多分支沟渠流量监测中,相邻沟渠间的相互干扰可能引起测量数据的误差叠渠之间的渗漏和潜流路径难以直接观察,导致监测点的测量值可能包含未归属的旁渠水7过计算每个分支i相对于其邻接分支j的流量贡献度cj(t)=Riy·Q;(t),并将所有相关分的相干谱,相干谱值表示分支i和分支j在频率f上的流量交互强度,具体公式为8,其中w0是信号对的联合小波变换,唰和B40分别为各织为干扰关联矩阵G。偏移特性;对于每个分支i,通过对其流量特征曲线Fi(t)和上下游分支jeN(i)的特征曲线阵和小波分析结果,计算每个干扰区域的扰动传播特性;扰动传播指数定义为:两种模式:若FDI;>PPI;,判定为微扰模式,表示上下游流量匹配偏移主导干扰;若量关系进行补偿;流量偏移补偿矩阵定义为其9和为当前迭代的权重因子;空间交互特征,包括交互强度si=zjewaGij和流量传导系数;对高风险监测列表中的每个高风险分支和时间窗口,动态调整采样频率和数据采集密度;具体调整依据为高风险区域的异常指数和分支的交互强度,计算公式对于每个高风险分支i,基于高频采集数据{Q;(t),H3(t),v;(t)},其中Q(t)表示分支流量随时间的变化,H;(t)表示分支水位随时间的变化,v;(t)模型;公式为:X(t)=[Q;(t),Q;(t-T),Q;(t-2t),…,Q;(t-dr)];其中,t为时间延基于重构的相空间,采用支持向量回归模型对每个分支的未来流量状态进行预将动态校正矩阵融合至优化后的干扰区域流量分布,更新每个分支的流量状态为更新后的全网流量平衡数据集包含了高风分支的流量变化特征曲线Fi(t)=zjenaci(t),其中N(i)表示与分支i相连接的所有邻公式为,其中w0是信号对的联合小波变换,唰和B40分过频率加权的积分形式转换为单一交互值i,,公式为,其中出所有显著交互的分支对(i,),并记录其交互强度,从而确定每个干扰点在网络中的空[0027]通过双通道交互分析,步骤S3生成了精确表征分支间交互强度的干扰关联矩偏移特性。对于每个分支i,通过对其流量特征曲线Fi(t)和上下游分支jeN(i)的特征曲线动传播指数定义为其中为分支i和j的扰动传播[0032]传播模式指的是干扰区域的特性主要表现为分支间扰动的横向传播。这种模式示对分支i和邻接分支j的流量补偿值,c2是动态补偿系数,根据流量偏移指数的大小自适[0040]将微扰模式的流量偏移补偿矩阵和传播模式的扰动传播修正矩阵分别对干扰区从优化后的干扰区域流量分布中提取每个分支的时序特征,包括流量变化速率、[0051]利用优化结果中的连接关系矩阵和干扰关联矩阵,计算据采集密度。具体调整依据为高风险区域的异常指数和分支的交互强度,计算公式动态复杂度计算:利用多尺度熵方法计算高频采集数据的动态复杂度,公式为:[0061]汇总每个高风险分支的精细化数据与动态特性,生成高风险区域的异常分析报[0062]通过高频采集策略对重点监测列表中的高风险区域进行了精细化数据提取和动的动态预测模型。公式为:X(t)=[Q;(t),Q;(t-T),Q;(t-2t),…,Q;(t-dr)];其[0064]基于重构的相空间,采用支持向量回归模型对每个分支的未来流量状态进行预
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