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申请/专利权人：山东省水利科学研究院

摘要：本发明涉及河流管理技术领域，具体涉及基于大数据分析的河流综合管理系统，包括以下模块：河流数据采集模块，部署于河流沿线和相关区域的多种传感器，用于实时采集包括水质、流量、降雨量、土壤湿度、生态指标数据；数据预处理模块；数据分析模块，基于大数据分析技术对预处理后的数据进行多维度分析，包括水质分析、流量预测、生态环境评估，提取对多目标优化控制有影响的数据特征；多目标优化控制模块，包括多目标优化模型构建、协同控制策略整合；情景模拟分析模块，评估不同策略的有效性，评估不同管理策略的优劣，选择最佳的优化方案。本发明，基于多目标优化模型的构建和协同控制策略的整合，确保了河流管理策略的科学性和有效性。

主权项：1.基于大数据分析的河流综合管理系统，其特征在于，包括以下模块：河流数据采集模块，部署于河流沿线和相关区域的多种传感器，用于实时采集包括水质、流量、降雨量、土壤湿度、生态指标数据，所述传感器类型包括：水质传感器、流量传感器、气象传感器、土壤湿度传感器、生态监测传感器；数据预处理模块，对采集的数据进行清洗、去重、格式化处理；数据分析模块，基于大数据分析技术对预处理后的数据进行多维度分析，包括水质分析、流量预测、生态环境评估，使用特征选择和特征工程技术，提取对多目标优化控制有影响的数据特征；多目标优化控制模块，包括：多目标优化模型构建：综合考虑河流管理中的多个优化目标，建立多目标优化模型，定义每个目标的目标函数和约束条件，基于优化算法生成多个初步管理策略，优化目标包括防洪、供水、生态保护、污染控制；协同控制策略整合：在生成初步管理策略时，综合考虑上下游区域、左右岸生态系统和跨区域流域管理的需求，对初步策略进行调整和优化，生成协同控制策略；情景模拟分析模块，构建多种情景模拟模型，通过模拟不同的环境和管理场景，评估不同策略的有效性，基于情景模拟分析的结果，评估不同管理策略的优劣，选择最佳的优化方案；所述水质分析包括利用回归分析方法和支持向量机对水质数据进行分析，评估河流水质的变化趋势和潜在污染源，所述回归分析包括建立水质指标与时间因素之间的回归模型，设y为水质指标，x为时间因素，则回归模型表示为：y＝β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+∈，其中，β0为截距，βi为回归系数，∈为误差项；所述支持向量机对水质数据进行分类和回归分析，使用线性或非线性核函数将数据映射到高维空间，支持向量机的优化问题表示为：在约束条件下： 其中，w为权重向量，b为偏置，ξi为松弛变量，C为惩罚参数，为核函数；所述流量预测包括应用深度学习模型对历史流量数据进行训练，建立流量预测模型，预测未来一段时间内河流的流量变化，结合气象数据和降雨量数据，使用随机森林提高流量预测的准确性，所述深度学习模型基于长短期记忆网络，捕捉长时间依赖关系，长短期记忆网络包括记忆单元的更新，表示为：ct＝ft⊙ct-1+it⊙gt，其中，ft是遗忘门，it是输入门，gt是候选记忆单元，⊙表示元素级别的乘法；输出表示为：ht＝ot⊙tanhct，其中，Ot是输出门，ht是当前时间步的隐状态；所述随机森林由多棵决策树构成集成模型，通过投票或平均来提高预测性能，随机森林的预测公式为： 其中，T为决策树的数量，htx为第t棵树的预测结果；所述生态环境评估使用主成分分析对生态监测数据进行综合评估，确定生态系统健康状况；所述特征选择和特征工程技术具体包括：递归特征消除：通过递归地训练模型、删除末尾特征来选择最优特征子集，递归特征消除损失函数表示为： 其中，l为损失函数，f为模型，W为特征权重；特征工程：对选定数据特征进行处理和转换，以提高模型的预测能力；特征缩放：对数值特征进行标准化或归一化处理；特征组合：构建新的二次项特征，公式为：xnew＝x1·x2；所述定义每个目标的目标函数和约束条件具体包括：防洪目标：目标函数：最小化河流水位超出安全范围的概率： 其中，Ht为第t时刻的河流水位，Hsafe为安全水位；约束条件：保持河流水位在安全范围内：供水目标：目标函数：最大化河流的供水能力：其中，Qt为第t时刻的河流流量；约束条件：供水量满足用户需求且不影响生态保护：生态保护目标：目标函数：最大化生态系统的健康指数：其中，Et为第t时刻的生态健康指数；约束条件：维持生物多样性和生态系统稳定：污染控制目标：目标函数：最小化河流水质污染程度：其中，Pt为第t时刻的污染物浓度；约束条件：污染物浓度低于法定标准：

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百度查询： 山东省水利科学研究院 基于大数据分析的河流综合管理系统