【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及動態監測的優化方法，具體的說是地下水位動態監測的優化方法。
技術介紹
1、目前，中國專利技術專利202410799927x提出了一種基于無線傳感器網絡的地下水位動態監測方法，具體包括在被測區域內設置水位觀測孔、鋪設砂濾層、安裝無線傳感器支點、回填土并設置無線網關等步驟。該方法通過無線傳感器網絡的布設，結合信號強度變化量的實時分析，實現了對地下水位的監測，提高了監測的實時性和自動化程度。然而，盡管該方法在某些方面具有創新性和實際應用價值，但在地下水位動態監測和管理的整體優化方面仍存在較多不足。
2、首先，該方法主要依賴于無線傳感器網絡的信號強度變化來反映地下水位的動態變化，其原理是通過分析信號衰減情況來間接測量水位。這種方式存在的主要問題是測量精度不高，尤其在面對復雜的地下水環境時，信號的干擾、噪聲、衰減特性以及傳感器的物理安裝條件都可能對信號強度產生較大的影響，進而導致水位數據的準確性受到限制。此外，無線信號的衰減不僅受到水位變化的影響，還會受到土壤類型、濕度、傳感器間距、回填土的密實度等多種因素的干擾，這使得系統需要頻繁校準和調試，以保證數據的可靠性，這在實際操作中增加了維護難度和成本。其次，該方法雖然提高了地下水位監測的實時性，但其監測數據的處理和分析能力較為有限，主要是基于信號強度變化的定性分析，缺乏對復雜環境下水位變化的深入解讀。由于僅依靠單一監測點的信號變化來判斷地下水位，該方法無法充分捕捉地下水位的時空動態特征，對監測點間的空間關聯性分析不足，缺乏對多點數據的協同處理能力。地下水位變化往往具
3、再次，該專利的方法對異常水位波動的檢測和反饋能力較弱。雖然能夠實時監測水位變化，但在異常波動發生時，僅通過信號強度變化來觸發警報，這種基于單一因素的警報機制容易受到誤報或漏報的影響，特別是在環境變化較大或信號受干擾較多的情況下。由于缺乏綜合的環境變量分析和反饋控制機制，該方法難以在發生異常水位波動時迅速作出反應并進行調節，從而可能導致地下水資源的過度抽取或補給不足，影響水資源的可持續利用。此外，該方法并未結合空間耦合分析或深度學習等先進技術對水位進行時序預測和趨勢分析，無法提前預警潛在的水資源危機，為決策者提供有效的調控建議。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供地下水位動態監測的優化方法，從而解決
技術介紹
中所指出的部分弊端問題。
2、本專利技術解決其上述的技術問題所采用以下的技術方案包括以下步驟：
3、s1、基于傳感器陣列的地下水位監測：
4、s1.1、在地下水監測區域內，均勻布設多個傳感器，包括水壓、溫度、濕度多維參數監測；
5、s1.2、所述傳感器之間通過無線網絡形成網格化監測系統；
6、s2、多參數協同的地下水位數據融合：
7、s2.1、將傳感器陣列采集的多維度數據輸入數據融合模塊，利用數據融合算法對各項數據進行協同處理，濾除噪聲和異常值；
8、s2.2、構建統一的水位變化模型，使不同參數的數據互相補充；
9、s2.3、定期根據歷史數據和新的測量值，動態調整融合算法中的權重；
10、s3、基于時空分析的地下水位變化趨勢預測：
11、s3.1、在監測區域內，基于時間和空間的維度，構建地下水位變化的時空分析模型，挖掘出水位波動的周期性和規律性；
12、s3.2、采用包括arima或lstm的時序分析算法對歷史水位數據進行趨勢分析，生成短期和長期的水位預測；
13、s3.3、動態調整時空分析模型參數，使適應包括季節性降水、地質變化的不同環境因素的變化；
14、s4、基于動態反饋的地下水位異常監測和調整機制：
15、s4.1、通過時空分析預測的水位數據設定動態閾值，監測實時對比實際數據與預測值，檢測出異常波動；
16、s4.2、使用反饋控制算法對異常情況進行即時調整，通過調整監測頻率和范圍，增加對異常區域的監測力度。
17、進一步地，所述時空分析模型構建方法包括：使用長短期記憶網絡lstm對歷史水位數據和環境變量進行訓練，捕捉時間序列的非線性動態特征，預測未來的水位變化；結合傅里葉變換，提取周期性特征，識別水位變化中的短期波動和長期趨勢；挖掘水位變化的內在規律：
18、
19、其中，為預測的未來水位變化值，表示在未來k個時間步后的水位預測結果；x(t)為當前時刻的輸入數據矩陣，包含所有監測點的歷史水位數據；θ為lstm模型的參數集合，包括權重和偏置；α(t′)表示輸入特征的時間權重函數，反映在不同時間點特征的重要性；g(τ,β)為時間相關的動態學習函數，描述水位變化的時間依賴性，參數β控制函數的形態和敏感度；
20、通過對函數g(τ,β)的內部積分，捕捉水位的非線性變化趨勢；通過外部積分，綜合預測水位在k個時間步內的變化情況；傅里葉變換用于將時間域的水位變化轉化為頻域分析，識別水位波動的周期性特征p，形成短期和長期趨勢的綜合描述。
21、進一步地，所述時空分析模型構建方法包括：構建空間耦合模型，通過結合地理信息系統gis和空間統計方法，對不同監測點的水位數據進行空間相關性分析，量化不同區域水位變化的耦合程度，識別相關或獨立變化的區域；通過構建多目標優化模型，優化地下水資源的調度策略，而空間耦合與調度優化采用公式：
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23、其中，q(t)表示地下水的抽取量，代表在時間t時刻的抽取策略；d(t)為水資源的需求量，表示用戶的用水需求；c(t)是綜合成本函數，包含抽取與補給過程中的能耗、資源損失成本；λ1和λ2是優化權重系數，用于平衡抽取需求與成本的關系；n為監測點數量；wij表示空間權重矩陣的元素，反映監測點i和j之間的空間相關性；xi和xj分別為相鄰監測點的水位值，刻畫空間耦合性對水位變化的影響。
24、進一步地，所述時空分析模型構建方法包括：引入反饋控制機制，利用實時監測數據與預測結果，動態調整抽取與補給策略；結合遺傳算法優化控制策略以控制多目標的動態平衡，自適應控制模塊在接收到新的水位變化信息時，調整控制參數形成閉環優化系統，反饋控制與優化函數：
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26、其中，為調度模型參數的調整率，表示參數隨時間的變化速度；j(q,d,θ)為目標函數，綜合考慮抽取、需求和控制參數間的關系，反映當前調度策略的優化程度；分別為目標函數對抽取量、需求量和參數的偏導數，衡量變量對調度策略的影響；γ為學習率，控制調節速度。
27、進一步地，所述檢測出異常波動方法包括：通過時空分析，結合歷史水位數據和包括降水、蒸發量的環境變量，動態計算每個監測點的閾值；所述的動態本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.地下水位動態監測的優化方法，其特征在于包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的地下水位動態監測的優化方法，其特征在于所述時空分析模型構建方法包括：使用長短期記憶網絡LSTM對歷史水位數據和環境變量進行訓練，捕捉時間序列的非線性動態特征，預測未來的水位變化；結合傅里葉變換，提取周期性特征，識別水位變化中的短期波動和長期趨勢；挖掘水位變化的內在規律：
3.根據權利要求2所述的地下水位動態監測的優化方法，其特征在于所述時空分析模型構建方法包括：構建空間耦合模型，通過結合地理信息系統GIS和空間統計方法，對不同監測點的水位數據進行空間相關性分析，量化不同區域水位變化的耦合程度，識別相關或獨立變化的區域；通過構建多目標優化模型，優化地下水資源的調度策略。
4.根據權利要求3所述的地下水位動態監測的優化方法，其特征在于所述時空分析模型構建方法包括：引入反饋控制機制，利用實時監測數據與預測結果，動態調整抽取與補給策略；結合遺傳算法優化控制策略以控制多目標的動態平衡，自適應控制模塊在接收到新的水位變化信息時，調整控制參數形成閉環優化系統，反饋控制與優化函數
5.根據權利要求1所述的地下水位動態監測的優化方法，其特征在于所述檢測出異常波動方法包括：通過時空分析，結合歷史水位數據和包括降水、蒸發量的環境變量，動態計算每個監測點的閾值；所述的動態閾值反映當前水位的波動，并且根據季節變化、氣候條件及歷史波動模式進行調整。
6.根據權利要求5所述的地下水位動態監測的優化方法，其特征在于所述檢測出異常波動方法包括：持續將實時水位數據與預測的動態閾值進行對比；識別出水位的異常波動，觸發警報并采取相應措施；通過設定容差范圍減少誤報：
7.根據權利要求1所述的地下水位動態監測的優化方法，其特征在于所述檢測出異常波動方法包括：通過進行水位時序預測，并結合空間耦合分析，識別不同監測點之間的關聯性；基于單個監測點的數據，群布覆蓋到區域內其他點的水位變化；通過對歷史數據進行加權處理預測結果。
...【技術特征摘要】
1.地下水位動態監測的優化方法，其特征在于包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的地下水位動態監測的優化方法，其特征在于所述時空分析模型構建方法包括：使用長短期記憶網絡lstm對歷史水位數據和環境變量進行訓練，捕捉時間序列的非線性動態特征，預測未來的水位變化；結合傅里葉變換，提取周期性特征，識別水位變化中的短期波動和長期趨勢；挖掘水位變化的內在規律：
3.根據權利要求2所述的地下水位動態監測的優化方法，其特征在于所述時空分析模型構建方法包括：構建空間耦合模型，通過結合地理信息系統gis和空間統計方法，對不同監測點的水位數據進行空間相關性分析，量化不同區域水位變化的耦合程度，識別相關或獨立變化的區域；通過構建多目標優化模型，優化地下水資源的調度策略。
4.根據權利要求3所述的地下水位動態監測的優化方法，其特征在于所述時空分析模型構建方法包括：引入反饋控制機制，利用實時監測數據與預測結果，動態調整抽取與補給策略；結合遺傳算法優化控制策...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王壯，程遲吉太，胡明，張鳳娥，
申請(專利權)人：中國地質調查局自然資源綜合調查指揮中心，
類型：發明
國別省市：
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