【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及自動控制。更具體地，本專利技術涉及一種智能物聯網水表控制方法及系統。
技術介紹
1、隨著智能物聯網技術的迅猛發展，傳統水表的功能正在發生深刻變化，逐步向更高效、智能化的方向邁進。目前，許多智能水表采用無線通信技術，將用水數據及時上傳至云平臺，以便于進行集中管理和深度分析。然而，現有的智能水表系統在數據處理和分析方面仍然面臨諸多挑戰。許多系統依賴于預設的算法對收集的用水數據進行處理，這種方式在實際應用中可能存在一定的局限性。一方面，預設算法缺乏靈活性，無法有效應對多變的用水場景；另一方面，這種方法對算法的檢測效率和準確性未給予足夠重視，可能導致在異常用水狀態的預測和檢測中出現不準確的結果。
2、申請公布號為cn117336330a的專利申請文件公開了一種智能水表系統。該專利申請文件包括智能水表和云端服務器。智能水表配備有內置的水流傳感器，用于實時收集用戶的用水數據。云端服務器具備數據處理模塊，通過應用預先規定的算法，對收集的用水數據進行分析，從而生成針對用戶個性化的用水建議。一旦用戶確認接受這些用水建議，云端服務器將繼續收集實時用水數據以評估用戶是否遵循用水建議。若用戶未能完全遵守用水建議，系統將通過發出控制信號指令來自動調整智能水表的閥門開度，以確保節水目標得以實現。
3、然而，上述技術方案僅僅基于預先規定的算法對收集的用水數據進行分析以實現對智能水表的控制，但未充分考慮算法在檢測效率和準確性方面的潛在不足，可能導致預測結果的準確性不高，從而限制了系統對異常用水狀態的及時識別和響應能力，進而
技術實現思路
1、為解決上述
技術介紹
中提出的影響智能水表的整體性能和可靠性的問題，本專利技術在如下的多個方面中提供方案。
2、在第一方面中，本專利技術提供了一種智能物聯網水表控制方法，包括：獲取水表當前時間節點的用水量，將所述當前時間節點的用水量輸入改進的機器學習模型，輸出當前時間節點的用水狀態，若用水狀態為異常，則控制水表發出預警信號，并停止供水；其中，改進的機器學習模型包括損失函數；所述損失函數為：
3、；
4、式中，表示以自然常數e為底的指數函數，表示水表在第個歷史時間節點用水量的歷史損失函數值，表示多個歷史時間節點用水量的歷史損失函數值的數量，表示多個歷史時間節點用水量的歷史損失函數值的均值；所述歷史損失函數值與歷史時間節點用水量的異常程度呈正相關、與歷史時間節點用水量的激增系數呈反相關；所述激增系數為：
5、；
6、式中，表示水表在第個歷史時間節點用水量的激增系數，表示第個歷史時間節點的用水量，表示多個歷史時間節點用水量的均值。
7、上述技術方案通過引入改進的機器學習模型對當前時間節點的用水狀態進行預測，實現了更加精準的用水狀態分析，有效降低了誤報率，并提高了水表對異常用水的響應速度和準確性，當檢測到用水異常時，系統能夠及時發出預警并自動停止供水，避免因漏水或用水失控帶來的資源浪費和損失。這種智能化的控制方法不僅提升了水表的監測精度，還增強了物聯網水表系統的安全性與自動化水平。
8、進一步地，所述異常程度為：
9、；
10、式中，表示水表在第個歷史時間節點用水量的異常程度，表示第個歷史時間節點用水量的激增系數，表示第個歷史時間節點的用水量，表示多個歷史時間節點用水量的均值，表示多個歷史時間節點用水量激增系數的方差均值，表示以自然常數e為底的指數函數。
11、進一步地，所述異常程度為：
12、；
13、式中，表示水表在第個歷史時間節點用水量的異常程度，表示第個歷史時間節點用水量的激增系數，表示第個歷史時間節點的用水量，表示多個歷史時間節點用水量的均值，表示多個歷史時間節點用水量激增系數的方差均值，表示多個歷史時間節點用水量的標準差，表示以自然常數e為底的指數函數。
14、上述技術方案通過引入異常程度的計算公式，充分考慮了用水量的波動性與激增幅度，通過激增系數和均值的比值反映用水異常情況，并利用方差均值來削弱異常檢測中可能存在的噪聲影響。指數函數的應用進一步平滑了檢測結果，使得對異常用水量的判斷更加靈敏且穩健。總體而言，該方案能夠更精確地評估歷史數據中的用水異常程度，降低誤判風險，同時提高了系統在不同用水場景下對異常情況的適應性和檢測準確性。
15、進一步地，所述歷史損失函數值為：
16、；
17、式中，表示水表在第個歷史時間節點用水量的損失函數值，表示水表在第個歷史時間節點用水量的異常程度，表示第個歷史時間節點用水量的激增系數，表示以自然常數e為底的指數函數。
18、上述技術方案通過在損失函數值的計算中引入異常程度和激增系數的指數修正，使得損失函數更為靈敏地反映出用水量的異常情況。激增系數在計算中通過指數函數進行衰減，能夠有效平衡突發用水量激增對損失函數的過大影響，防止過度響應短期波動。同時，損失函數結合異常程度的量化，使得整體評估更加精準，尤其是在處理復雜用水模式或波動較大的場景時，方案顯著提高了對異常用水的判定精度。這種改進方式增強了系統對異常狀態的檢測能力，使得算法更穩定且抗干擾能力更強，有助于提升智能水表系統的整體性能。
19、進一步地，所述機器學習模型為長短期記憶神經網絡模型。
20、上述技術方案通過采用長短期記憶神經網絡模型，顯著增強了系統對時間序列數據的處理能力，由于長短期記憶神經網絡模型能夠保留重要的歷史信息并過濾不相關的數據，系統能夠更準確地預測和檢測用水異常，提升對用水行為模式的學習與適應能力。
21、進一步地，所述水表連接有流量傳感器和用于數據傳輸的無線通信模塊，所述流量傳感器用于獲取水表歷史時間節點及當前時間節點的用水量，所述用水量通過無線通信模塊傳輸至用戶終端或管理系統。
22、進一步地，所述用水狀態包括：正常狀態和異常狀態。
23、進一步地，還包括，對機器學習模型進行迭代訓練，具體為：
24、初始化模型參數，利用鏈式法則通過反向傳播計算損失函數相對于模型參數的梯度；并根據設定的學習率更新模型參數，重復上述步驟直至損失值收斂或達到預設的最大迭代次數。
25、上述技術方案通過引入機器學習模型的迭代訓練，使得系統能夠自適應優化模型參數，從而提高對用水異常狀態的識別能力。通過鏈式法則和反向傳播算法計算損失函數的梯度，模型能夠精確調整參數以最小化損失函數，確保每次訓練后模型性能逐步提升。通過設定學習率，保證了模型更新的穩定性和效率，避免參數調整過快或過慢。通過反復迭代訓練，損失值逐漸收斂，使得模型能夠適應不同的用水模式和環境，具備更高的泛化能力和異常檢測準確性。該方案增強了水表系統的智能化與自學習能力，優化了用水監控效果。
26、在第二方面中，本專利技術提供了一種智能物聯網水表控制系統，包括存儲器和處理器，所述存儲器內存儲有計算機程序指令，當所述計算本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種智能物聯網水表控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種智能物聯網水表控制方法，其特征在于，所述異常程度為：
3.根據權利要求1所述的一種智能物聯網水表控制方法，其特征在于，所述異常程度為：
4.根據權利要求1所述的一種智能物聯網水表控制方法，其特征在于，所述歷史損失函數值為：
5.根據權利要求1所述的一種智能物聯網水表控制方法，其特征在于，所述機器學習模型為長短期記憶神經網絡模型。
6.根據權利要求1所述的一種智能物聯網水表控制方法，其特征在于，所述水表連接有流量傳感器和用于數據傳輸的無線通信模塊，所述流量傳感器用于獲取水表歷史時間節點及當前時間節點的用水量，所述用水量通過無線通信模塊傳輸至用戶終端或管理系統。
7.根據權利要求1所述的一種智能物聯網水表控制方法，其特征在于，所述用水狀態包括：正常狀態和異常狀態。
8.根據權利要求1所述的一種智能物聯網水表控制方法，其特征在于，還包括，對機器學習模型進行迭代訓練，具體為：
9.一種智能物聯網水表控制系統，其特征
...【技術特征摘要】
1.一種智能物聯網水表控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種智能物聯網水表控制方法，其特征在于，所述異常程度為：
3.根據權利要求1所述的一種智能物聯網水表控制方法，其特征在于，所述異常程度為：
4.根據權利要求1所述的一種智能物聯網水表控制方法，其特征在于，所述歷史損失函數值為：
5.根據權利要求1所述的一種智能物聯網水表控制方法，其特征在于，所述機器學習模型為長短期記憶神經網絡模型。
6.根據權利要求1所述的一種智能物聯網水表控制方法，其特征在于，所述水表連接有流量傳感器和用于數據傳輸的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：許家友，唐劍，羅暄，王秀文，易波，
申請(專利權)人：武漢漢水高新科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。