【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于智慧城市建設(shè)和信息，具體地涉及一種水位實時預(yù)測方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、在智慧城市的建設(shè)過程中，防汛系統(tǒng)作為城市基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，其準(zhǔn)確性和效率直接關(guān)系到城市的防洪能力和居民的生命財產(chǎn)安全。傳統(tǒng)的防汛監(jiān)測設(shè)備，如水位計、流量計等，雖然在一定程度上能夠?qū)崿F(xiàn)對水位的實時監(jiān)測，但存在諸多局限性。
2、傳統(tǒng)監(jiān)測設(shè)備的準(zhǔn)確率受到多種因素的影響，如環(huán)境干擾、設(shè)備老化等，導(dǎo)致監(jiān)測數(shù)據(jù)存在誤差，難以準(zhǔn)確反映實際水位情況。這不僅影響了防汛決策的準(zhǔn)確性，還可能給城市帶來安全隱患。傳統(tǒng)監(jiān)測設(shè)備的故障率較高，尤其是在惡劣天氣條件下，設(shè)備易受損壞或出現(xiàn)故障，導(dǎo)致監(jiān)測數(shù)據(jù)的中斷或失真。這不僅增加了維修成本，還可能延誤防汛工作的開展。傳統(tǒng)監(jiān)測設(shè)備的使用壽命有限，隨著使用時間的增長，設(shè)備的性能逐漸下降，無法滿足長期穩(wěn)定的監(jiān)測需求。這要求城市管理部門需要不斷投入資金進(jìn)行設(shè)備的更新和替換，增加了運(yùn)營成本。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)實施例的目的是提供一種水位實時預(yù)測方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，用于全部或至少部分的解決上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的傳統(tǒng)防汛監(jiān)測設(shè)備存在的準(zhǔn)確率低、故障率高、使用壽命有限問題。
2、第一方面，本申請實施例提供一種水位實時預(yù)測方法，包括：
3、采集監(jiān)控區(qū)域的水位圖像，并對所述水位圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)水位圖像；
4、采用預(yù)先構(gòu)建好的水位監(jiān)測模型對目標(biāo)水位圖像進(jìn)行特征提取，獲得目標(biāo)水位數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)，并
5、將所述當(dāng)前水位的實時信息對應(yīng)的時序數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的水位預(yù)測模型，以使所述水位預(yù)測模型進(jìn)行未來水位變化的預(yù)測，其中，所述水位預(yù)測模型是基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的。
6、可選的，所述水位監(jiān)測模型的構(gòu)建過程包括：
7、收集并標(biāo)注水位圖像數(shù)據(jù)集，并對水位圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理，以及將歸一化處理后的水位圖像數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集圖像、驗證集圖像和測試集圖像；
8、加載預(yù)訓(xùn)練的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將全連接層數(shù)量更改為兩個，以適應(yīng)水位分類任務(wù)的輸出要求；
9、將訓(xùn)練集圖像輸入至殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)行前向傳播計算預(yù)測結(jié)果，使用損失函數(shù)計算預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽之間的差異，并計算梯度；
10、通過反向傳播算法將梯度傳播回殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并更新參數(shù)，在每個訓(xùn)練輪次結(jié)束時，使用驗證集圖像評估水位監(jiān)測模型的性能，并記錄符合要求的初始水位監(jiān)測模型；
11、在訓(xùn)練結(jié)束后，使用測試集圖像評估初始水位監(jiān)測模型的性能，獲得目標(biāo)水位監(jiān)測模型；
12、其中，水位監(jiān)測模型的架構(gòu)包括：輸入層、卷積層、池化層、殘差塊以及全連接層。
13、可選的，通過反向傳播算法將梯度傳播回殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并更新參數(shù)的過程包括：
14、使用損失函數(shù)計算水位監(jiān)測模型預(yù)測值與真實標(biāo)簽之間的誤差，以指導(dǎo)反向傳播過程；
15、計算損失函數(shù)對輸出層激活值的偏導(dǎo)數(shù)，得到輸出層的梯度；
16、利用鏈?zhǔn)椒▌t，將輸出層的梯度向后傳播至隱藏層，并計算隱藏層的梯度；
17、根據(jù)隱藏層的梯度，計算殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置的梯度，并按照梯度下降法更新權(quán)重和偏置。
18、可選的，梯度下降法更新公式為：
19、
20、式中，表示在t時刻下的參數(shù)值，表示在t+1時刻下的參數(shù)值，表示學(xué)習(xí)率，表示損失函數(shù)在處的梯度。
21、可選的，水位預(yù)測模型的損失函數(shù)如下：
22、
23、式中，n表示樣本數(shù)量，表示第i個樣本的實際觀測值；表示第i個樣本的預(yù)測值。
24、可選的，將所述當(dāng)前水位的實時信息對應(yīng)的時序數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的水位預(yù)測模型，以使所述水位預(yù)測模型進(jìn)行未來水位變化的預(yù)測，包括：
25、將所述當(dāng)前水位的實時信息對應(yīng)的時序數(shù)據(jù)輸入水位預(yù)測模型的輸入層，并將輸入層的輸出輸入所述水位預(yù)測模型中的短期時間記憶網(wǎng)絡(luò)層，獲得短期時間記憶網(wǎng)絡(luò)層的輸出；
26、將短期時間記憶網(wǎng)絡(luò)層的輸出輸入至所述水位預(yù)測模型中的長期時間記憶網(wǎng)絡(luò)層，獲得長期時間記憶網(wǎng)絡(luò)層的輸出；
27、將長期時間記憶網(wǎng)絡(luò)層的輸出輸入所述水位預(yù)測模型中的預(yù)測層，輸出系列時間節(jié)點(diǎn)下的水位預(yù)測結(jié)果，基于所述水位預(yù)測結(jié)果確定水位變化的趨勢和規(guī)律。
28、第二方面，本申請實施例還提供一種水位實時預(yù)測系統(tǒng)，包括：
29、數(shù)據(jù)采集單元，用于采集監(jiān)控區(qū)域的水位圖像，并對所述水位圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)水位圖像；
30、特征提取單元，用于采用預(yù)先構(gòu)建好的水位監(jiān)測模型對目標(biāo)水位圖像進(jìn)行特征提取，獲得目標(biāo)水位數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)，并基于所述特征數(shù)據(jù)確定當(dāng)前水位的實時信息，其中，所述水位監(jiān)測模型是基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的；
31、水位預(yù)測單元，用于將所述當(dāng)前水位的實時信息對應(yīng)的時序數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的水位預(yù)測模型，以使所述水位預(yù)測模型進(jìn)行未來水位變化的預(yù)測，其中，所述水位預(yù)測模型是基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的。
32、可選的，所述水位預(yù)測單元具體用于：
33、將所述當(dāng)前水位的實時信息對應(yīng)的時序數(shù)據(jù)輸入水位預(yù)測模型的輸入層，并將輸入層的輸出輸入所述水位預(yù)測模型中的短期時間記憶網(wǎng)絡(luò)層，獲得短期時間記憶網(wǎng)絡(luò)層的輸出；
34、將短期時間記憶網(wǎng)絡(luò)層的輸出輸入至所述水位預(yù)測模型中的長期時間記憶網(wǎng)絡(luò)層，獲得長期時間記憶網(wǎng)絡(luò)層的輸出；
35、將長期時間記憶網(wǎng)絡(luò)層的輸出輸入所述水位預(yù)測模型中的預(yù)測層，輸出系列時間節(jié)點(diǎn)下的水位預(yù)測結(jié)果，基于所述水位預(yù)測結(jié)果確定水位變化的趨勢和規(guī)律。
36、第三方面，本申請實施例還提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)上述所述水位實時預(yù)測方法的步驟。
37、第四方面，本申請實施例還提供一種存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述所述水位實時預(yù)測方法的步驟。
38、從以上技術(shù)方案可以看出，本專利技術(shù)具有以下優(yōu)點(diǎn)：
39、本申請?zhí)峁┑乃粚崟r預(yù)測方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)中，結(jié)合了resnet強(qiáng)大的圖像處理能力和lstm對時間序列數(shù)據(jù)的分析能力，實現(xiàn)了對水位高度的精確監(jiān)測和準(zhǔn)確預(yù)測，為防洪減災(zāi)、水資源管理等領(lǐng)域提供有力支持，具有高度的可擴(kuò)展性和靈活性，可適用于不同場景下的水位監(jiān)測與預(yù)測需求。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種水位實時預(yù)測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水位實時預(yù)測方法，其特征在于，所述水位監(jiān)測模型的構(gòu)建過程包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的水位實時預(yù)測方法，其特征在于，通過反向傳播算法將梯度傳播回殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并更新參數(shù)的過程包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的水位實時預(yù)測方法，其特征在于，梯度下降法更新公式為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水位實時預(yù)測方法，其特征在于，水位預(yù)測模型的損失函數(shù)如下：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水位實時預(yù)測方法，其特征在于，將所述當(dāng)前水位的實時信息對應(yīng)的時序數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的水位預(yù)測模型，以使所述水位預(yù)測模型進(jìn)行未來水位變化的預(yù)測，包括：
7.一種水位實時預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的水位實時預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述水位預(yù)測單元具體用于：
9.一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任一項所述水位實時預(yù)測方法的步
10.一種存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其特征在于，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任一項所述水位實時預(yù)測方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種水位實時預(yù)測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水位實時預(yù)測方法，其特征在于，所述水位監(jiān)測模型的構(gòu)建過程包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的水位實時預(yù)測方法，其特征在于，通過反向傳播算法將梯度傳播回殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并更新參數(shù)的過程包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的水位實時預(yù)測方法，其特征在于，梯度下降法更新公式為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水位實時預(yù)測方法，其特征在于，水位預(yù)測模型的損失函數(shù)如下：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水位實時預(yù)測方法，其特征在于，將所述當(dāng)前水位的實時信息對應(yīng)的時序數(shù)據(jù)輸入至...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：顧春梅，翟海濤，余家富，王強(qiáng)，魏克磊，
申請(專利權(quán))人：浪潮智慧城市科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。