CN119476620A 水利工程运行趋势预测方法及系统 （江苏森迈新能源科技有限公司）

所述方法包括以下步骤：获取多源水利工程数换和潜在模式挖掘，得到与工程相关的潜在模行趋势预测，生成水利工程的运行趋势预测结2步骤S3：获取历史水利数据；对历史水利数据进行时步骤S4：对水利工程关键节点及水利工程潜在模式进行步骤S5：对调整应力节点及水利工程潜在模式进3.根据权利要求2所述的水利工程运行趋势预测方步骤S154：根据水流仿真参数集对融合空间水利数据进步骤S156：基于统一坐标系点云数据对初始三维水利5.根据权利要求4所述的水利工程运行趋势预测方3根据几何复杂度分布图对水利工程三维模型进行有限元网格细化，得到优化网格模基于主应力路径对水利工程三维模型进行应力耦合节点识别，生成水利工程关键节8.根据权利要求7所述的水利工程运行趋势预测方法，基于预设的调整优先级数据及节点压力敏感度对关4步骤S53：根据多维状态变量矩阵对调整应力节点及水利工程潜在模式进行联合建模步骤S54：利用水利工程预测模型进行水利运行趋势预测，生成预测水利工程运行趋模型仿真模块，用于获取多源水利工程数据；对多源水利工程数据迭代调整模块，用于对水利工程关键节点及水利工程潜在模式进行趋势预测模块，用于对调整应力节点及水利工程潜在模式进行预测模5力有限，尽管已有不少研究尝试通过三维建模和应力分析来优化水利工程的设计和运行，6续性的水流场数据提供了详细的水流变化信息，使得对水流行为的预测更加准确和可靠。7[0011]本发明通过网格拓扑结构分析，能够将水利工程三维模型进行高效的离散化处取出水利工程模型的局部形状特征向量。这一处理方法不仅能够识别出微小的几何变化，8一步的小波变换提供了一个统一的时间基础。小波变换能够有效分解等间隔时间序列数9技术使得应力数据可以被细化为更小的应力向量集，增强了对应力响应的多维度分析能基于预设的调整优先级数据及节点压力敏感度对关键节点应力矩阵进行调整排[0019]本发明通过对力叠加比对数据进行主成分分析，能够有效提取出主要应力分步骤S53：根据多维状态变量矩阵对调整应力节点及水利工程潜在模式进行联合用应力节点权重矩阵对水利工程潜在模式进行多维状态变量映射，得到多维状态变量矩迭代调整模块，用于对水利工程关键节点及水利工程潜在模式进行应力叠加比术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范和现场传感器数据对齐，确保它们在同一坐标系下。完成数据融合后，利用三维建模软件三维模型仿真。节性分解、趋势分析对数据进行处理和建模。采用统计方法（如自回归移动平均模型根据调整后的应力节点数据和历史数据中的潜在模式，采用建模工具（如Python中的过卫星图像和航空摄影获得地表和水体的空间数据，利用遥感图像处理技术提取水利工程些数据通常以CSV、JSON或XML格式存储。最后，从工程设计图纸中提取结构参数和设计数一的数据库表结构。在此过程中，使用数据转换工具或编写数据转换脚本（例如Python的据清洗技术，处理数据中的缺失值和异常值。采用空间数据配准技术，将不同来源的数据部分的三维点云数据。将生成的点云数据输入三维建模软件（如AutoCADCivil3D或BentleyMicroStation使间点的数据集，生成动态水利数据。应用时序分析工具（例如R语言的“forecast”包或维斯托克斯方程）进行离散化，得到水流仿真参数集。利用三维建模软件（如AutoCADCivil3D或BentleyMicroSta括将点云数据的坐标系与融合空间水利数据的坐标系对齐。使用空间配准算法（如ICP算本实施例中，基于几何特征矩阵对水利工程三维模型进行多尺度形状描述处理。ofApplicationswithNoise）对局部形状特征向量进行处理。首先，利用特征提取工具何复杂度在三维模型上进行可视化，生成几何复杂度分布图。根据几何复杂度分布图对水糙度。通过设置网格细化参数（如网格尺寸和细化比例在复杂区域内生成更小的网格单标（如主应力和剪切应力）以获取全面的应力信息。使用张量场构建工具（如MATLAB的PartialDifferentialEquationToolbox或Python的NumPy库）对初始应力分布图进行处应力集中分析或疲劳分析）识别在主应力路径附近的节点，这些节点在应力传递过程中具本实施例中，将拓扑持续图进行流行学习映射以生成低维嵌入水利数据。使用维处理，降低数据的维度以便于后续分析。选择UMAP库中的UMAP函数，设定降维目标维度neighbors和min_dist生成低维嵌入数据。（如带宽或距离阈值）以发现数据中的密度峰值。应用聚类算法对几何特征描述符进行处征。态转化为简化的主应力向量集。应力分量分解可以利用工具如MATLAB中的矩阵运算功能，基于预设的调整优先级数据及节点压力敏感度对关键节点应力矩阵进行调整排量的变化进行矩阵运算，得到每个节点对应力变化的敏感度指标。可以使用数学工具如步骤S53：根据多维状态变量矩阵对调整应力节点及水利工程潜在模式进行联合归分析或机器学习算法生成水利工程预测模型。具体操作可以使用机器学习工具如Scikit_learn中的LinearRegression或RandomForestRegressor，将状态变量矩阵作为输迭代调整模块，用于对水利工程关键节点及水利工程潜在