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申请/专利权人：交通运输部天津水运工程科学研究所
摘要：本发明涉及防淤清淤技术领域，具体涉及一种基于水深变化的智能清淤方法及控制系统；本发明在对航道清淤时，首先对航道进行分段处理，然后根据每段航道的水深对该段航道进行分类，根据不同类别航道采用不同航道智能清淤方法，尤其是针对第一航道类型，根据该段航道污泥易淤积特点，通过支持向量机结合航道的位置以及历史泥沙淤积量，可实现清淤深度的准确有效的智能预测；并且，对于第二航道类型不易发生淤泥淤积特点，采用固定模式确定航道清淤方案；通过本发明的方案，可提高清淤方法制定的针对性和效率。
主权项：1.一种基于水深变化的智能清淤方法，其特征在于，具体包括步骤：S1：获取清淤航道的水深；S2：对所述航道进行分段；将所述航道分为n段，分别为S1，S2，…Sn；S3：获取每段航道的最小水深；S4：根据所述最小水深对每段航道进行分类，得到该段航道类型，若该段航道为第一航道类型，则进入S5；若该段航道为第二航道类型，则进入S6；所述S4中：若待分类的航道的最小水深小于设定阈值，则为第一航道类型；若待分类的航道的最小水深大于等于设定阈值，则为第二航道类型；所述设定阈值为14.5km；S5：采用第一清淤方案对该段航道进行清淤；所述S5具体为：S5.1：获取该段航道的位置类型、该段航道的年淤积量、平均水深、最小水深；S5.2：通过支持向量机模型建立清淤深度预测模型；S5.3：获取用于训练所述支持向量机模型的数据集；S5.4：采用所述数据集训练支持向量机模型；S5.5：将所述S5.1获取的该段航道的位置类型、该段航道的年淤积量、平均水深、最小水深输入至所述支持向量机模型中，预测得出该段航道的清淤深度，从而实现该段航道的智能清淤；S6：采用第二清淤方案对该段航道进行清淤；所述S6中，所述第二清淤方案为：使航道最小水深为20km。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 交通运输部天津水运工程科学研究所 一种基于水深变化的智能清淤方法及控制系统
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