CN111681131B - 一种基于人工智能的水资源管理方法和管理系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种基于人工智能的水资源管理方法和管理系统，包括：根据历年的水资源数据建立水资源管理模型，水资源数据包括：用水量数据、水质数据、水存量数据、天气数据；通过水资源管理模型判断获取的当前的水资源数据是否影响正常用水；如果影响，则将影响的结果通知工作人员。实施本申请，使得水资源管理模型以历史水资源数据为依据进行管理，保证了水资源管理的准确性，减少了工作人员的工作量，提高了效率。

Description

一种基于人工智能的水资源管理方法和管理系统

技术领域

本申请属于水资源管理领域，尤其涉及一种基于人工智能的水资源管理方法和管理系统。

背景技术

水资源管理是保证居民正常用水的一项技术，通常根据影响正常用水的因素判断水资源在接下来的一段时间能否正常使用。

现有技术在进行水资源管理时，通常直接使用当前的水资源数据进行判断，如：根据当前用水量判断未来几天的用水量，根据当前天气的用水量判断未来几天的用水量，这种水资源管理方式比较粗糙，不能较准确的判断未来一段时间的水资源使用情况。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提供一种基于人工智能的水资源管理方法和管理系统，通过本发明实施例的方案，使得水资源管理模型以历史水资源数据为依据进行管理，保证了水资源管理的准确性，减少了工作人员的工作量，提高了效率。

第一方面，提供了一种基于人工智能的水资源管理方法，其特征在于，包括：

根据历年的水资源数据建立水资源管理模型，水资源数据包括：用水量数据、水质数据、水存量数据、天气数据；

通过水资源管理模型判断获取的当前的水资源数据是否影响正常用水；

如果影响，则将影响的结果通知工作人员。

在一个可能的实现方式中，管理方法还包括：

根据工作人员的查看等级，显示结果不同的信息。

在另一个可能的实现方式中，在根据工作人员的级别不同，显示结果不同的信息的步骤之前，管理方法还包括：

根据工作人员的标识信息设置查看等级。

在另一个可能的实现方式中，标识信息包括：身份证号、指纹、工号。

在另一个可能的实现方式中，根据预设年份的历年水资源数据建立水资源管理模型，包括：

将历年水资源数据划分为样本组和训练组；

通过训练组将样本组训练到收敛；

通过收敛的样本组对原始水资源管理模型进行训练，将原始水资源管理模型训练为水资源管理模型。

第二方面，提供了一种基于人工智能的水资源管理系统，包括：

水资源管理模型建立模块，用于根据历年的水资源数据建立水资源管理模型，水资源数据包括：用水量数据、水质数据、水存量数据、天气数据；

判断模块，用于通过水资源管理模型判断获取的当前的水资源数据是否影响正常用水；

通知模块，用于如果影响，则将影响的结果通知工作人员。

在另一个可能的实施方式中，管理系统还包括：

显示模块，用于根据工作人员的查看等级，显示结果不同的信息。

在另一个可能的实施方式中，管理系统还包括：

设置模块，用于根据工作人员的标识信息设置查看等级。

在另一个可能的实施方式中，标识信息包括：身份证号、指纹、工号。

在另一个可能的实施方式中，水资源管理模型建立模块，包括：

划分子模块，用于将历年水资源数据划分为样本组和训练组；

收敛子模块，用于通过训练组将样本组训练到收敛；

水资源管理模型训练子模块，用于通过收敛的样本组对原始水资源管理模型进行训练，将原始水资源管理模型训练为水资源管理模型。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1为本发明一个实施例提供的一种基于人工智能的水资源管理方法的流程图；

图2为本发明再一个实施例提供的根据预设年份的历年水资源数据建立水资源管理模型的流程图；

图3为本发明一个实施例提供的一种基于人工智能的水资源管理系统的结构图；

图4为本发明再一个实施例提供的水资源管理模型建立模块的结构图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的模块或具有相同或类似功能的模块。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、模块和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、模块、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称模块被“连接”或“耦接”到另一模块时，它可以直接连接或耦接到其他模块，或者也可以存在中间模块。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一模块和全部组合。

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如和解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

实施例一

如图1所示为本发明一个实施例提供的一种基于人工智能的水资源管理方法的流程图，包括：

步骤S101，根据历年的水资源数据建立水资源管理模型，所述水资源数据包括：用水量数据、水质数据、水存量数据、天气数据。

在本发明实施例中，水资源数据是建立水资源管理模型的基础数据，从数据库中获取历年水资源数据，通过历年水资源数据对原始水资源管理模型进行基于人工智能的训练，使得原始水资源管理模型成为可使用的水资源管理模型。其中，水资源数据包括但不限于：用水量数据、水质数据、水存量数据、天气数据。历年数据可以根据使用的需要进行设置，本申请不做限定：选取的年份越多，水资源数据越多，训练后的水资源管理模型越精确，但计算量较大，需要的计算时间越久；选取的年份越少，水资源数据越少，训练后的水资源管理模型不精确，但计算量较小，需要的计算时间越少。

如图2所示为本发明另一个实施例提供的一种基于人工智能的水资源管理方法的流程图，所述根据预设年份的历年水资源数据建立水资源管理模型，包括：

步骤S201，将所述历年水资源数据划分为样本组和训练组。

在本发明实施例中，进行人工智能训练时，需要将历年水资源数据进行划分，划分为样本组和训练组，其中，样本组和训练组可以按照等比例划分（如1：1），也可以按照一定的比对（如2：1、3：1等），可根据具体使用的需要进行设定。

步骤S202，通过所述训练组将所述样本组训练到收敛。

步骤S203，通过收敛的样本组对原始水资源管理模型进行训练，将所述原始水资源管理模型训练为水资源管理模型。

在本发明实施例中，原始水资源管理模型因其没有数据对其进行训练，因此管理效果并不好，因此将训练到收敛的样本组数据对其进行训练，获取了进行水资源管理的水资源管理模型。

步骤S102，通过所述水资源管理模型判断获取的当前的水资源数据是否影响正常用水。

在本发明实施例中，水资源管理模型中根据历年的水资源数据建立了各种可影响正常用水的情况，如：用水量太高，则可能使后续的用水量不足，导致影响正常用水；水质不达标，水中含氯量太高，生活用水无法使用，导致影响正常用水；水存量不够，生活用水无法使用，导致影响正常用水；降雨天气导致水量暴涨，生活用水无法使用，导致影响正常用水。因此将当前的水资源数据添加到水资源管理模型中，水资源管理模型即可确定是否会影响正常的用水。

步骤S103，如果影响，则将所述影响的结果通知工作人员。

在本发明实施例中，如果水资源管理模型计算后的结果为影响正常用水，则将结果通知相关工作人员，由工作人员进行后续处理。

本发明实施例，根据历年的水资源数据建立水资源管理模型，通过水资源管理模型判断获取的当前的水资源数据是否影响正常用水，如果影响，则将影响的结果通知工作人员，使得水资源管理模型以历史水资源数据为依据进行管理，保证了水资源管理的准确性，减少了工作人员的工作量，提高了效率。

作为本发明的一个可选实施例，所述管理方法还包括：

根据所述工作人员的查看等级，显示所述结果不同的信息。

在本发明实施例，水资源管理模型获取的结果属于较机密的信息，因此，对于不同级别的工作人员可以设置不同的显示方案。

作为本发明的另一个可选实施例，在所述根据所述工作人员的级别不同，显示所述结果不同的信息的步骤之前，所述管理方法还包括：

根据所述工作人员的标识信息设置查看等级。

在本发明实施例中，标识信息是标识工作人员的唯一标识，通过该标识信息可以确定工作人员的查看等级，其中，标识信息包括但不限于：身份证号、指纹、工号等。

实施例二

如图3所示为本发明一个实施例提供的一种基于人工智能的水资源管理系统的结构图，包括：

水资源管理模型建立模块301，用于根据历年的水资源数据建立水资源管理模型，所述水资源数据包括：用水量数据、水质数据、水存量数据、天气数据。

在本发明实施例中，水资源数据是建立水资源管理模型的基础数据，从数据库中获取历年水资源数据，通过历年水资源数据对原始水资源管理模型进行基于人工智能的训练，使得原始水资源管理模型成为可使用的水资源管理模型。其中，水资源数据包括但不限于：用水量数据、水质数据、水存量数据、天气数据。历年数据可以根据使用的需要进行设置，本申请不做限定：选取的年份越多，水资源数据越多，训练后的水资源管理模型越精确，但计算量较大，需要的计算时间越久；选取的年份越少，水资源数据越少，训练后的水资源管理模型不精确，但计算量较小，需要的计算时间越少。

如图4所示为本发明另一个实施例提供的一种基于人工智能的水资源管理系统的结构图，所述水资源管理模型建立模块301，包括：

划分子模块3011，用于将所述历年水资源数据划分为样本组和训练组。

在本发明实施例中，进行人工智能训练时，需要将历年水资源数据进行划分，划分为样本组和训练组，其中，样本组和训练组可以按照等比例划分（如1：1），也可以按照一定的比对（如2：1、3：1等），可根据具体使用的需要进行设定。

收敛子模块3012，用于通过所述训练组将所述样本组训练到收敛。

水资源管理模型训练子模块3013，用于通过收敛的样本组对原始水资源管理模型进行训练，将所述原始水资源管理模型训练为水资源管理模型。

在本发明实施例中，原始水资源管理模型因其没有数据对其进行训练，因此管理效果并不好，因此将训练到收敛的样本组数据对其进行训练，获取了进行水资源管理的水资源管理模型。

判断模块302，用于通过所述水资源管理模型判断获取的当前的水资源数据是否影响正常用水。

在本发明实施例中，水资源管理模型中根据历年的水资源数据建立了各种可影响正常用水的情况，如：用水量太高，则可能使后续的用水量不足，导致影响正常用水；水质不达标，水中含氯量太高，生活用水无法使用，导致影响正常用水；水存量不够，生活用水无法使用，导致影响正常用水；降雨天气导致水量暴涨，生活用水无法使用，导致影响正常用水。因此将当前的水资源数据添加到水资源管理模型中，水资源管理模型即可确定是否会影响正常的用水。

通知模块303，用于如果影响，则将所述影响的结果通知工作人员。

在本发明实施例中，如果水资源管理模型计算后的结果为影响正常用水，则将结果通知相关工作人员，由工作人员进行后续处理。

本发明实施例，根据历年的水资源数据建立水资源管理模型，通过水资源管理模型判断获取的当前的水资源数据是否影响正常用水，如果影响，则将影响的结果通知工作人员，使得水资源管理模型以历史水资源数据为依据进行管理，保证了水资源管理的准确性，减少了工作人员的工作量，提高了效率。

作为本发明的一个可选实施例，所述管理系统还包括：

显示模块，用于根据所述工作人员的查看等级，显示所述结果不同的信息。

在本发明实施例，水资源管理模型获取的结果属于较机密的信息，因此，对于不同级别的工作人员可以设置不同的显示方案。

作为本发明的另一个可选实施例，所述管理系统还包括：

设置模块，用于根据所述工作人员的标识信息设置查看等级。

在本发明实施例中，标识信息是标识工作人员的唯一标识，通过该标识信息可以确定工作人员的查看等级，其中，标识信息包括但不限于：身份证号、指纹、工号等。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于人工智能的水资源管理方法，其特征在于，包括：

根据历年的水资源数据建立水资源管理模型，所述水资源数据包括：用水量数据、水质数据、水存量数据、天气数据；

通过所述水资源管理模型判断获取的当前的水资源数据是否影响正常用水，所述影响正常用水包括：如果所述用水量高于用水量阈值，以使后续用水量不足，影响正常用水；如果所述水质数据中的含氯量高于含氯阈值，影响正常用水；如果所述水存量低于水存量阈值，影响正常用水；如果所述天气数据中的降水量高于降水量阈值，影响正常用水；

如果影响，则将所述影响的结果通知工作人员。

2.如权利要求1所述的管理方法，其特征在于，所述管理方法还包括：

根据所述工作人员的查看等级，显示所述结果不同的信息。

3.如权利要求2所述的管理方法，其特征在于，在所述根据所述工作人员的级别不同，显示所述结果不同的信息的步骤之前，所述管理方法还包括：

根据所述工作人员的标识信息设置查看等级。

4.如权利要求3所述的管理方法，其特征在于，所述标识信息包括：身份证号、指纹、工号。

5.一种基于人工智能的水资源管理系统，其特征在于，包括：

水资源管理模型建立模块，用于根据历年的水资源数据建立水资源管理模型，所述水资源数据包括：用水量数据、水质数据、水存量数据、天气数据；

判断模块，用于通过所述水资源管理模型判断获取的当前的水资源数据是否影响正常用水，所述影响正常用水包括：如果所述用水量高于用水量阈值，以使后续用水量不足，影响正常用水；如果所述水质数据中的含氯量高于含氯阈值，影响正常用水；如果所述水存量低于水存量阈值，影响正常用水；如果所述天气数据中的降水量高于降水量阈值，影响正常用水；

通知模块，用于如果影响，则将所述影响的结果通知工作人员。

6.如权利要求5所述的管理系统，其特征在于，所述管理系统还包括：

显示模块，用于根据所述工作人员的查看等级，显示所述结果不同的信息。

7.如权利要求6所述的管理系统，其特征在于，所述管理系统还包括：

设置模块，用于根据所述工作人员的标识信息设置查看等级。

8.如权利要求7所述的管理系统，其特征在于，所述标识信息包括：身份证号、指纹、工号。

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