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龙图腾网恭喜河北雄安睿天科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的智慧水务及水利算法开发系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119251016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411790125.9，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种基于人工智能的智慧水务及水利算法开发系统及方法是由田志民;孙贵成;朱骞;刘浩伟设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的智慧水务及水利算法开发系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧水务水利技术领域，具体公开了一种基于人工智能的智慧水务及水利算法开发系统及方法，通过采集监测周期内水务数据并存入数据库，计算水务数据与警戒值的警戒比，进而得出水务分析系数，并生成水务分析信号，利用滑动窗口法分析信号连续性，计算连续时刻比和综合均值比，得出水务预警系数，生成AI分析信号，获取历史水务及气象数据，以循环神经网络算法构建智慧水利模型预测未来水务预警系数，生成预测警告信号，本发明整合多源数据，运用人工智能算法深度分析，有效提升水务和水利管理的智能化水平。

本发明授权一种基于人工智能的智慧水务及水利算法开发系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的智慧水务及水利算法开发方法，其特征在于：采集水务数据，将水务数据存放至数据库中；获取监测周期内每个监测时刻，数据库中的水位值、流量值，将水位值、流量值分别与对应的水位警戒值、流量警戒值进行计算，得到水位警戒比Sw、流量警戒比Ll，进一步计算得到水务分析系数Fx，若水务分析系数Fx≥水务分析阈值Fxz，生成水务分析信号；基于水务分析信号，使用滑动窗口法分析水务分析信号的连续性，获取连续的监测时刻，计算得到连续时刻比Lx，获取连续监测的水务分析系数Fx与水务分析系数阈值Fxz的差值，计算得到综合均值比Zh，基于连续时刻比Lx、综合均值比Zh，计算水务预警系数Yj，水务预警系数Yj＜水务预警系数阈值Yjz，生成AI分析信号；基于AI分析信号，获取历史水务数据、气象数据，构建智慧水利模型，采用模型预测并计算未来的水务预警系数Yj，得到水务预测系数Yc，若水务预测系数Yc≥水务预警系数阈值Yjz，则表明水务预测系数Yc超过预期，生成预测警告信号；所述水务分析系数Fx的获取方式为：基于水位警戒比Sw、流量警戒比Ll，通过加权公式，计算得到水务分析系数Fx；将水务分析系数Fx与水务分析阈值Fxz进行比较，生成水务分析信号；所述水位警戒比Sw的获取方式为：获取监测周期内每个监测时刻，数据库中的水位值，将水位值与水位警戒值作差值并取绝对值处理，得到水位警戒差；将水位警戒差与水位警戒值作比值处理，得到水位警戒比，将水位警戒比标记为Sw；所述流量警戒比Ll的获取方式为：获取监测周期内每个监测时刻，数据库中的流量值，将流量值与流量警戒值作差值并取绝对值处理，得到流量警戒差；将流量警戒差与流量警戒值作比值处理，得到流量警戒比，将流量警戒比标记为Ll；所述水务分析信号的生成方式为：若水务分析系数Fx≥水务分析阈值Fxz，生成水务分析信号；所述水务预警系数Yj的获取方式为：基于连续时刻比Lx、综合均值比Zh，计算水务预警系数Yj；通过公式：，计算得到水务预警系数Yj，其中ln（b1*Lx+b2*Zh+1.011）是底数为e的对数函数，b1、b2为预设比例系数；所述连续时刻比Lx的获取方式为：获取每次滑动窗口暂停时，滑动窗口的大小，即连续时刻的次数，将全部的连续时刻次数进行求和处理，得到连续时刻和；获取监测周期内全部监测时刻的次数，将连续时刻和与全部监测时刻的次数作比值处理，得到连续时刻比，将连续时刻比标记为Lx；获取综合均值比Zh的方式为：获取每次滑动窗口暂停时，滑动窗口内每个时刻，水务分析系数Fx与水务分析系数阈值Fxz的差值，得到分析系数差；将每次滑动窗口暂停时的分析系数差求和取均值处理，得到系数差均值；获取监测周期内，将全部系数差均值进行求和取均值处理，得到综合系数差均值；将综合系数差均值与水务分析系数阈值Fxz进行比值处理，得到综合均值比，将综合均值比标记为Zh；所述滑动窗口分析水务分析信号的连续性的步骤如下：S1、确定连续的两个监测时刻为一个滑动窗口，将滑动窗口放置在监测周期的起始位置，即第一个监测时刻；S2、获取滑动窗口内的水务分析信号，若滑动窗口内的每个监测时刻均产生水务分析信号，则认为水务分析信号在滑动窗口是连续的；S3、将滑动窗口向前移动一个监测时刻，重复S2，判断剩余监测时刻水务分析信号的连续性，若滑动窗口移动至下一个监测时刻，未产生水务分析信号，暂停监测；S4、获取暂停监测的滑动窗口的监测时刻、水务分析系数，继续向前将滑动窗口向前移动一个监测时刻，重复S2、S3，直至滑动窗口覆盖整个监测周期；所述智慧水利模型的构建方式如下：SS1、基于获取的历史水务数据、气象数据整合成模型数据集，对数据集进行数据进行预处理，去除异常值和缺失值；SS2、采用循环神经网络架构，采用ReLU为激活函数，将预处理完毕的数据集分为测试集和训练集；SS3、使用训练集进行模型训练，使用验证集评估模型训练结果；所述预测警告信号的生成方式如下：基于构建完成的智慧水利模型，根据未来的气象数据，对水务数据进行预测分析；输入未来的监测周期数据、未来的气象数据，使用智慧水利模型，计算未来的水务预警系数Yj，得到水务预测系数Yc；若水务预测系数Yc≥水务预警系数阈值Yjz，则表明水务预测系数Yc超过预期，生成预测警告信号。

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