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申请/专利权人：京源中科科技股份有限公司

摘要：本公开提供一种基于数字孪生的水务数据处理方法及系统，对水务监测数据集进行边缘端前置处理，可以在边缘侧提前进行数据预处理，基于边缘侧数据处理模型对水务监测数据集中有没有目标监测状态数据进行预先判断，基于云端数据处理模型对具有目标监测状态数据的水务监测数据集中的数据类别进行进一步识别，输出目标监测状态数据对应的数据状态信息，增加对水务数据的处理效率，减轻云端数据处理压力，在可视化数字孪生同步中提高实时响应速度。

主权项：1.一种基于数字孪生的水务数据处理方法，其特征在于，包括：获取水务监测数据集；将所述水务监测数据集加载至边缘侧数据处理模型，基于所述边缘侧数据处理模型对所述水务监测数据集对应的A个数据集表征矩阵进行处理，获得所述水务监测数据集中有没有目标监测状态数据的预估信息；其中，所述A个数据集表征矩阵为对所述水务监测数据集执行特征工程得到，所述边缘侧数据处理模型被配置为对所述A个数据集表征矩阵进行分集合特征提取操作，并对分集合特征提取结果进行监测状态数据预估，其中，A不小于1；当所述预估信息表明所述水务监测数据集中存在目标监测状态数据时，将所述水务监测数据集加载至云端数据处理模型，基于所述云端数据处理模型对所述水务监测数据集中的目标监测状态数据进行数据类别预估，输出目标监测状态数据对应的数据状态信息；基于所述数据状态信息在预设的水务数字孪生体中的对应区域进行可视化显示；其中，所述将所述水务监测数据集加载至边缘侧数据处理模型，基于所述边缘侧数据处理模型对所述水务监测数据集对应的A个数据集表征矩阵进行处理，获得所述水务监测数据集中有没有目标监测状态数据的预估信息，包括：将所述水务监测数据集加载至所述边缘侧数据处理模型中的特征工程网络层，基于所述特征工程网络层对所述水务监测数据集执行特征工程，获得A个数据集表征矩阵；将所述A个数据集表征矩阵加载至所述边缘侧数据处理模型中的分集合组合网络层，基于所述分集合组合网络层将所述A个数据集表征矩阵划定为K个集合，每个集合包含一个或多个数据集表征矩阵，对所述K个集合中的每个集合中的数据集表征矩阵进行矩阵交互合并，获得B个数据集交互表征矩阵，其中，B不小于1，K不大于B，同时K不小于1；将所述B个数据集交互表征矩阵进行矩阵拼接，获得第一拼接表征矩阵；将所述第一拼接表征矩阵加载至所述边缘侧数据处理模型中的状态预估网络层，基于所述状态预估网络层对所述第一拼接表征矩阵进行监测状态数据预估，获得所述水务监测数据集中有没有目标监测状态数据的预估信息；所述方法还包括：获取第一水务数据集样本，所述第一水务数据集样本对应有水务数据集增广样本和水务数据集稀疏样本，所述水务数据集增广样本为通过对所述第一水务数据集样本进行数据集变换得到，所述水务数据集稀疏样本为通过对所述水务数据集增广样本进行稀疏提取得到；依据基础蒸馏后模型对所述第一水务数据集样本进行数据类别预估，获得表征所述第一水务数据集样本中数据类别的第一预估信息；依据基础蒸馏前模型对所述水务数据集增广样本和所述水务数据集稀疏样本的第一数据集融合表征矩阵进行数据类别预估，获得对比假目标；通过所述第一预估信息和所述对比假目标之间的偏差值，确定第一优化误差；通过所述第一优化误差对所述基础蒸馏后模型进行优化，获得所述云端数据处理模型。

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