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摘要：本发明涉及水利工程管理技术领域，公开了一种云源智管水利工程标准化管理平台，包括：数据采集模块，用于收集实时气象数据以及历史气象数据，对所述气象数据进行趋势分析和预测，进行防洪预警分析；预测预警模块，用于对各分支流域的水资源进行所述防洪预警分析，构建流域水位预测模型，获取流域预测结果；水利调度模块，用于计算水库预测水量，获取水库水资源变化的预测结果，生成水利调度方案；环境评估模块，用于进行水域生态健康状态监测。本发明通过实时监测和数据分析，能够更精确地了解水资源的分布和利用情况，实现更加合理和高效的水资源分配，能够根据数据进行预测以及智能分析，制定出最优的水资源分配方案。

主权项：1.一种云源智管水利工程标准化管理平台，其特征在于，包括：数据采集模块，用于收集实时气象数据以及历史气象数据，对气象数据进行趋势分析和预测，并判断气象预测结果是否为极端天气，若所述气象预测结果为极端天气，则通过预测预警模块进行防洪预警分析；预测预警模块，用于基于所述数据采集模块的气象预测结果，对各分支流域的水资源进行所述防洪预警分析，根据气象数据，构建流域水位预测模型，预测各流域的水位变化，获取流域预测结果；水利调度模块，用于基于所述预测预警模块的流域预测结果，计算水库预测水量，获取水库水资源变化的预测结果，并根据预测结果，生成水利调度方案；环境评估模块，用于基于所述水利调度方案，进行水域生态健康状态监测，若存在水质污染，则进行污染源识别及上报；所述数据采集模块的工作流程包括：收集实时气象数据包括水资源区域的空气温度、湿度、风速、气压、云层覆盖度以及降水量，并对数据进行预处理；构建气象预测模型预测区域未来的降水量，并使用所述历史气象数据对模型进行训练，通过训练好的气象预测模型对未来时间段的降水量进行预测；所述气象预测模型表示为： ；其中，表示预测的降水量，表示空气温度，表示空气湿度，表示风速，表示气压，表示云层覆盖度，表示截距项，表示分别调整系数，表示误差项；根据气象预测结果判断当前是否为极端天气；所述预测预警模块的工作流程包括：基于极端天气预测结果，进行应急预警，通知管控台，并建立防洪策略；对所在区域内的各流域建立水域集合，并对各流域建立防洪优先级；在各流域的河道段设定标记点，生成流域的标记点集合，并根据实际地理位置对所述标记点进行点标注，所述点标注包括相邻位置记号标注以及上下游记号标注；根据气象数据以及流域数据，构建流域水位预测模型，获取所述标记点的最高水位预测，并结合所述标记点集合的点标记进行分析，对所述标记点划分危险区域；对各流域建立防洪优先级表示为： ；其中，表示改流域人口密度，表示重要设施数量，表示历史平均每年发生洪水事件次数，、、分别为权重系数；所述构建流域水位预测模型包括：收集流域历史数据以及实时数据，所述流域历史数据包括降水量、水位、土壤湿度、土地覆盖类型、地形坡度以及气温，流域实时数据包括预测降水量、当前水位，进行数据预处理以及特征提取；通过改进的结合卷积神经网络和长短期记忆网络构建流域水位预测模型，表示为： ；其中，表述标记点时刻预测的最高水位，表示空间特征向量，表示时间序列特征向量，表示前一刻的隐藏状态，表示卷积神经网络，表示长短期记忆单元；通过所述流域历史数据划分训练集以及验证集，对流域水位预测模型进行训练和验证；所述流域水位预测模型的输入层接收空间特征向量以及时间序列特征向量，所述空间特征向量包括：地形坡度、土地覆盖类型、土壤湿度、流域面积、标记点海拔高度，组合成二维矩阵，所述时间序列特征向量包括降水量、气温、风速以及湿度，以每个小时的数据构建一个序列；所述流域水位预测模型的CNN层处理空间特征，通过Flatten层将所述CNN层的输出扁平化，转换为一维向量；所述流域水位预测模型的LSTM层处理时间序列特征，通过Concatenate层将CNN层和LSTM层的输出合并，并通过全连接层进行标记点未来时刻最高水位的预测；对所述标记点划分危险区域包括：基于标记点最高水位的预测结果，结合标记点的点标注信息进行分析，划分出各流域的危险区域；设定水位警戒阈值区间，若标记点的最高水位达到所述警戒阈值最大值，则结合标记点的上下游的水位值，标记点达到警戒阈值的最高水位无下降趋势，则将标记点划分为危险区域；否则，标记点的上游以及下游标记点最高水位低于所述警戒阈值最小值，标记点不被划分为危险区域；危险区域划分表示为： ；其中，表示标记点的预测最高水位，表示警戒阈值区间，表示标记点相邻的上游标记点集合，表示集合中的标记点，表示标记点相邻的下游标记点集合，表示集合中的标记点。

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