CN115391406B - 一种用于排水系统的数据流检修优化方法及系统 - Google Patents
一种用于排水系统的数据流检修优化方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种用于排水系统的数据流检修优化方法及系统，应用于排水系统检修优化技术领域，该方法包括：通过采集获取排水管理系统的排水数据源信息，获得排水设备检修信息集合、排水应急处理信息集合、排水作业管理信息集合、排水检修信息集合，随后获取排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合。基于因素回归分析法对上述集合进行数据拟合，获得排水检修分析模型。获得排水管理系统的检修周期和数据流更新时间，对模型进行更新，获得排水检修优化分析模型。基于所述排水检修优化分析模型，进行排水检修管理。解决了现有技术中排水系统检修方法不智能，导致排水系统运行不稳定，故障率偏高的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及排水系统检修优化技术领域，具体涉及一种用于排水系统的数据流检修优化方法及系统。
背景技术
排水系统是排水的收集、输送、处理和排放等设施组成的系统，用以除涝、排污等功能。在排水系统使用过程中需要定期对其包含的各类设备定期进行维修和检查，以保证排水系统的正常运转。然而，在现有技术中在排水系统检修方法不智能，维护人员需要按照对应的管理方法固定的对排水系统进行检修，导致维护人员无法针对系统实际的使用情况对检修方式进行调整，造成排水系统运行不稳定，故障率偏高的问题。
因此，在现有技术中排水系统检修方法不智能，导致排水系统运行不稳定，故障率偏高的技术问题。
发明内容
本申请提供一种用于排水系统的数据流检修优化方法及系统，用于针对解决现有技术中排水系统检修方法不智能，导致排水系统运行不稳定，故障率偏高的技术问题。
鉴于上述问题，本申请提供了一种用于排水系统的数据流检修优化方法及系统。
本申请的第一个方面，提供了一种用于排水系统的数据流检修优化方法，所述方法包括：采集获取排水管理系统的排水数据源信息；基于所述排水数据源信息获得排水设备检修信息集合、排水应急处理信息集合、排水作业管理信息集合、排水检修信息集合；根据所述排水设备检修信息集合、所述排水应急处理信息集合、所述排水作业管理信息集合进行指标获取，获得排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合；基于因素回归分析法对所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合进行数据拟合，获得排水检修分析模型；获得所述排水管理系统的检修周期和数据流更新时间；基于所述检修周期和所述数据流更新时间对所述排水检修分析模型进行更新，获得排水检修优化分析模型；基于所述排水检修优化分析模型，进行排水检修管理。
本申请的第二个方面，提供了一种用于排水系统的数据流检修优化系统，所述系统包括：数据采集模块，用于采集获取排水管理系统的排水数据源信息；信息集合获取模块，用于基于所述排水数据源信息获得排水设备检修信息集合、排水应急处理信息集合、排水作业管理信息集合、排水检修信息集合；指标集合获取模块，用于根据所述排水设备检修信息集合、所述排水应急处理信息集合、所述排水作业管理信息集合进行指标获取，获得排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合；排水检修分析模型获取模块，用于基于因素回归分析法对所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合进行数据拟合，获得排水检修分析模型；数据更新模块，用于获得所述排水管理系统的检修周期和数据流更新时间；排水检修优化分析模型获取模块，用于基于所述检修周期和所述数据流更新时间对所述排水检修分析模型进行更新，获得排水检修优化分析模型；检修管理模块，用于基于所述排水检修优化分析模型，进行排水检修管理。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例提供的方法通过采集获取排水管理系统的排水数据源信息，获得排水设备检修信息集合、排水应急处理信息集合、排水作业管理信息集合、排水检修信息集合，随后获取排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合。基于因素回归分析法对排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合，和排水检修信息集合进行数据拟合，完成对模型的构建，获得排水检修分析模型。获得排水管理系统的检修周期和数据流更新时间，对模型进行更新，获得排水检修优化分析模型，以保证获取最新的训练数据得到符合当前管道状态的分析模型。基于所述排水检修优化分析模型，进行排水检修管理。通过管道的使用数据对检修方式进行调整，实现了对排水系统检修的智能性，进一步提高了排水系统的使用稳定性，减小排水系统的故障率。解决了现有技术中排水系统检修方法不智能，导致排水系统运行不稳定，故障率偏高的技术问题。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请提供的一种用于排水系统的数据流检修优化方法流程示意图；
图2为本申请提供的一种用于排水系统的数据流检修优化方法中获取排水检修分析模型的流程示意图；
图3为本申请提供的一种用于排水系统的数据流检修优化方法中获取排水检修分析结果的流程示意图；
图4为本申请提供了一种用于排水系统的数据流检修优化系统结构示意图。
附图标记说明：数据采集模块11，信息集合获取模块12，指标集合获取模块13，排水检修分析模型获取模块14，数据更新模块15，排水检修优化分析模型获取模块16，检修管理模块17。
具体实施方式
本申请提供一种用于排水系统的数据流检修优化方法及系统，用于针对解决现有技术中排水系统检修方法不智能，导致排水系统运行不稳定，故障率偏高的技术问题。
下面将参考附图对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述。所描述的实施内容例仅为本申请所能实现的部分内容，而不是本申请的全部内容。
实施例一
如图1所示，本申请提供了一种用于排水系统的数据流检修优化方法，所述方法包括：
步骤100：采集获取排水管理系统的排水数据源信息；
步骤200：基于所述排水数据源信息获得排水设备检修信息集合、排水应急处理信息集合、排水作业管理信息集合、排水检修信息集合；
步骤300：根据所述排水设备检修信息集合、所述排水应急处理信息集合、所述排水作业管理信息集合进行指标获取，获得排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合；
具体的，采集排水管理系统中记录的历史数据信息，获取排水数据源信息，其中历史数据信息中包含排水设备检修信息、排水应急处理信息、排水作业管理信息、排水检修信息，且上述信息可以根据排水线路的实际情况分为多个连续的标段，便于后续获取检修的具体定位位置。其中排水设备检修信息包括各排水设备的历史运行数据，如排水流量、排水阀门状态以及排水系统中各项排水设备的运行数据。排水应急处理信息中包含历史的应急处理信息，如突发条件下的应急处理记录信息。排水作业管理信息中包含具体的排水作业记录信息，如各项安全检查记录、设备检查记录等，获取其中按照规定处理的记录和未按照规定进行处理的数据。排水检修信息为历史记录数据中的排水设备修理信息，包括检修方案信息，以及具体的检修等级。对排水数据源信息中的数据进行量化和标准化处理，获得排水设备检修信息集合、排水应急处理信息集合、排水作业管理信息集合、排水检修信息集合。根据所述排水设备检修信息集合、所述排水应急处理信息集合、所述排水作业管理信息集合进行指标获取，获得排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合，其中各指标集合中包含对应集合进行数据降维处理后的主要指标数据。
本申请实施例提供的方法步骤300还包括：
步骤310：基于对所述排水设备检修信息集合、所述排水应急处理信息集合、所述排水作业管理信息集合进行指标获取，获得初始排水设备检修指标集合、初始排水应急处理检修指标集合、初始排水作业管理检修指标集合；
步骤320：对所述初始排水设备检修指标集合、初始排水应急处理检修指标集合、初始排水作业管理检修指标集合的各指标属性进行主成分分析，获得降维指标属性信息；
步骤330：基于所述降维指标属性信息，获得所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合。
具体的，基于排水设备检修信息集合、排水应急处理信息集合、排水作业管理信息集合进行指标数据获取，获取各集合中的各项指标数据。随后，根据各集合中的指标分别获得初始排水设备检修指标集合、初始排水应急处理检修指标集合、初始排水作业管理检修指标集合。进一步，对初始排水设备检修指标集合、初始排水应急处理检修指标集合、初始排水作业管理检修指标集合的各指标属性进行主成分分析，获取其中重要指标。其中，主成分分析是一种数据降维算法，将多个指标数据转化成少数的主成分，获取降维指标属性信息。随后基于降维指标属性信息，获得所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合。
步骤400：基于因素回归分析法对所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合进行数据拟合，获得排水检修分析模型；
具体的，根据因素回归分析法将所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合作为自变量。将所述排水检修信息集合作为因变量进行数据拟合。其中因素回归分析法是一种多因素回归分析方法，用于确定变量之间的定量关系的统计分析方法，根据因素回归分析法对自变量和因变量之间的参数关系进行拟合，获取排水检修分析模型。排水检修分析模型可以根据各指标数据输出对应的检修类型信息以及检修等级信息。
如图2所示，本申请实施例提供的方法步骤400还包括：
步骤410：将所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合作为模型样本信息进行标识；
步骤420：对标识后的所述模型样本信息按照预定比例进行划分，获得训练集、验证集和测试集；
步骤430：基于所述训练集对进行网络模型监督训练，获得基础排水检修分析模型；
步骤440：基于所述验证集和所述测试集对所述排水检修分析模型进行验证和测试，直到模型分析准确率达到预设准确率，获得所述排水检修分析模型。
具体的，将排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合作为模型样本信息进行标识。即将上述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合作为回归模型的模型样本信息进行标识，标识多组模型样本数据。在进行数据标识时将排水检修信息集合中的每个元素分为多组数据，获取排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合中的对应指标数据。将排水检修信息集合中的单个元素和对应的指标数据作为一组标识数据，获取排水检修信息集合中的所有元素和对应的指标数据组成模型样本信息。对标识后的模型样本信息按照预定比例进行划分，获得训练集、验证集和测试集。随后，基于训练集对进行网络模型监督训练，获得基础排水检修分析模型，即对多元线性回归的数学模型进行训练，得到基础排水检修分析模型。随后，基于验证集和测试集对所述排水检修分析模型进行验证和测试，直到模型分析准确率达到预设准确率，获得所述排水检修分析模型。通过对样本数据进行划分获得训练集、验证集和测试集，分别根据训练集、验证集和测试集进行模型训练，使得获取的排水检修分析模型结果输出更加准确。进一步对检修结果进行优化，实现了智能化的检修方案获取，以保证排水系统的使用稳定性，减小排水系统的故障率。
本申请实施例提供的方法步骤400还包括：
步骤450：基于所述训练集进行网络模型监督训练，获得排水检修类型分析半模型；
步骤460：根据所述训练集进行网络模型监督训练，获得排水检修等级分析半模型；
步骤470：将所述排水检修类型分析半模型和所述排水检修等级分析半模型进行合并，生成所述基础排水检修分析模型。
具体的，基于训练集进行网络模型监督训练，获得排水检修类型分析半模型，其中排水检修类型分析半模型用于根据标识数据输出具体的检修类型信息，检修类型信息为具体的检修方式，如维修、检查、实时关注等。随后，根据训练集进行网络模型监督训练，获得排水检修等级分析半模型，其中排水检修等级分析半模型用于根据标识数据输出对应的检修等级信息。随后将获取的排水检修类型分析半模型和排水检修等级分析半模型进行合并，生成所述基础排水检修分析模型。
步骤500：获得所述排水管理系统的检修周期和数据流更新时间；
步骤600：基于所述检修周期和所述数据流更新时间对所述排水检修分析模型进行更新，获得排水检修优化分析模型；
步骤700：基于所述排水检修优化分析模型，进行排水检修管理。
具体的，获取排水管理系统的检修周期和数据流更新时间，其中检修周期为预定的对管道设备进行检修的周期，数据流更新时间为排水管理系统获取的数据流时间。随后，基于检修周期和数据流更新时间对所述排水检修分析模型进行更新，即在每次进行的检修之后都根据该次检修产生的数据对排水检修分析模型进行更新，获得排水检修优化分析模型。保证排水检修优化分析模型处于最新状态，使得获取的输出结果更加准确。随后基于排水检修优化分析模型，获取输出结果，根据输出结果以及排水系统的定位进行排水检修管理。实现了智能化的检修方案获取，以保证排水系统的使用稳定性，减小排水系统的故障率。
如图3所示，本申请实施例提供的方法步骤700还包括：
步骤710：所述排水检修优化分析模型包括输入层、回归分析层和输出层；
步骤720：将待分析排水数据信息作为输入层，输入至所述回归分析层中，输出排水检修分析结果；
步骤730：将所述排水检修分析结果作为模型输出结果通过所述输出层输出，并基于所述排水检修分析结果进行排水检修管理。
具体的，排水检修优化分析模型包括输入层、回归分析层和输出层，其中输入层用于将输入数据输入回归分析层中，通过回归分析层处理获取输出结果。即将待分析排水数据信息作为输入层，输入至所述回归分析层中，输出排水检修分析结果。随后，将所述排水检修分析结果作为模型输出结果通过所述输出层输出，并基于所述排水检修分析结果进行排水检修管理。其中，排水检修分析结果中包含具体的检修方式以及检修等级信息。
本申请实施例提供的方法步骤720还包括：
步骤721：获得多元线性回归函数；
步骤722：通过所述多元线性回归函数对所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合进行数据拟合，获得多元指标线性回归函数；
步骤723：基于所述多元指标线性回归函数，构建所述回归分析层。
具体的，获取多元线性回归函数，通过所述多元线性回归函数对所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合进行数据拟合。将上述数据分别分为多组对应的数据输入多元线性回归函数中，完成对上述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息的拟合，获取拟合完成的函数即多元指标线性回归函数。随后，基于所述多元指标线性回归函数，构建所述回归分析层。
本申请实施例提供的方法步骤730还包括：
步骤731：基于所述排水检修分析结果进行排水安全性评估，获得排水安全评估系数；
步骤732：当所述排水安全评估系数低于预设安全系数时，发出预警指令；
步骤733：基于所述排水检修分析结果，制定排水检修联动方案；
步骤734：获得检修地图定位信息，基于所述预警指令和所述检修地图定位信息，按照所述排水检修联动方案进行排水检修管理。
具体的，基于排水检修分析结果进行排水安全性评估，即根据排水检修分析结果中包含的检修方式以及检修等级信息对排水安全性评估，评估当前获取的检修方式和检修等级可能产生的安全隐患，获得排水安全评估系数。其中，排水安全评估系数用于对当前排水系统存在的安全隐患进行获取。当排水安全评估系数低于预设安全系数时，发出预警指令。其中，预设安全系数可以根据实际情况进行设定，该预设安全系数为排水系统安全运行时的最低安全评估系数。随后，基于所述排水检修分析结果，制定排水检修联动方案。获得检修地图定位信息，其中检修地图定位信息通过排水系统中的数据源所在的位置进行获取。基于所述预警指令和所述检修地图定位信息，按照所述排水检修联动方案进行排水检修管理。通过对检修位置进行精确定位，完成对排水系统的检修，进一步保证排水系统的使用稳定性，减小排水系统的故障率。
综上所述，本申请实施例提供的方法通过采集获取排水管理系统的排水数据源信息，获得排水设备检修信息集合、排水应急处理信息集合、排水作业管理信息集合、排水检修信息集合，随后获取排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合。基于因素回归分析法对排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合，和排水检修信息集合进行数据拟合，完成对模型的构建，获得排水检修分析模型。获得排水管理系统的检修周期和数据流更新时间，对模型进行更新，获得排水检修优化分析模型，以保证获取最新的训练数据得到符合当前管道状态的分析模型。基于所述排水检修优化分析模型，进行排水检修管理。通过管道的使用数据对检修方式进行调整，实现了对排水系统检修的智能性，进一步提高了排水系统的使用稳定性，减小排水系统的故障率。解决了现有技术中排水系统检修方法不智能，导致排水系统运行不稳定，故障率偏高的技术问题。
实施例二
基于与前述实施例中一种用于排水系统的数据流检修优化方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种用于排水系统的数据流检修优化系统，所述系统包括：
数据采集模块11，用于采集获取排水管理系统的排水数据源信息；
信息集合获取模块12，用于基于所述排水数据源信息获得排水设备检修信息集合、排水应急处理信息集合、排水作业管理信息集合、排水检修信息集合；
指标集合获取模块13，用于根据所述排水设备检修信息集合、所述排水应急处理信息集合、所述排水作业管理信息集合进行指标获取，获得排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合；
排水检修分析模型获取模块14，用于基于因素回归分析法对所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合进行数据拟合，获得排水检修分析模型；
数据更新模块15，用于获得所述排水管理系统的检修周期和数据流更新时间；
排水检修优化分析模型获取模块16，用于基于所述检修周期和所述数据流更新时间对所述排水检修分析模型进行更新，获得排水检修优化分析模型；
检修管理模块17，用于基于所述排水检修优化分析模型，进行排水检修管理。
进一步地，所述指标集合获取模块13还用于：
基于对所述排水设备检修信息集合、所述排水应急处理信息集合、所述排水作业管理信息集合进行指标获取，获得初始排水设备检修指标集合、初始排水应急处理检修指标集合、初始排水作业管理检修指标集合；
对所述初始排水设备检修指标集合、初始排水应急处理检修指标集合、初始排水作业管理检修指标集合的各指标属性进行主成分分析，获得降维指标属性信息；
基于所述降维指标属性信息，获得所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合。
进一步地，所述排水检修分析模型获取模块14还用于：
将所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合作为模型样本信息进行标识；
对标识后的所述模型样本信息按照预定比例进行划分，获得训练集、验证集和测试集；
基于所述训练集对进行网络模型监督训练，获得基础排水检修分析模型；
基于所述验证集和所述测试集对所述排水检修分析模型进行验证和测试，直到模型分析准确率达到预设准确率，获得所述排水检修分析模型。
进一步地，所述排水检修分析模型获取模块14还用于：
基于所述训练集进行网络模型监督训练，获得排水检修类型分析半模型；
根据所述训练集进行网络模型监督训练，获得排水检修等级分析半模型；
将所述排水检修类型分析半模型和所述排水检修等级分析半模型进行合并，生成所述基础排水检修分析模型。
进一步地，所述排水检修优化分析模型获取模块16还用于：
所述排水检修优化分析模型包括输入层、回归分析层和输出层；
将待分析排水数据信息作为输入层，输入至所述回归分析层中，输出排水检修分析结果；
将所述排水检修分析结果作为模型输出结果通过所述输出层输出，并基于所述排水检修分析结果进行排水检修管理。
进一步地，所述排水检修优化分析模型获取模块16还用于：
获得多元线性回归函数；
通过所述多元线性回归函数对所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合进行数据拟合，获得多元指标线性回归函数；
基于所述多元指标线性回归函数，构建所述回归分析层。
进一步地，所述检修管理模块17还用于：
基于所述排水检修分析结果进行排水安全性评估，获得排水安全评估系数；
当所述排水安全评估系数低于预设安全系数时，发出预警指令；
基于所述排水检修分析结果，制定排水检修联动方案；
获得检修地图定位信息，基于所述预警指令和所述检修地图定位信息，按照所述排水检修联动方案进行排水检修管理。
上述实施例二用于执行如实施例一中的方法，其执行原理以及执行基础均可以通过实施例一中记载的内容获取，在此不做过多赘述。尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，但本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围，这样获取的内容也属于本申请保护的范围。
Claims (4)
1.一种用于排水系统的数据流检修优化方法，其特征在于，所述方法包括：
采集获取排水管理系统的排水数据源信息；
基于所述排水数据源信息获得排水设备检修信息集合、排水应急处理信息集合、排水作业管理信息集合、排水检修信息集合；
根据所述排水设备检修信息集合、所述排水应急处理信息集合、所述排水作业管理信息集合进行指标获取，获得排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合；
基于因素回归分析法对所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合进行数据拟合，获得排水检修分析模型；
获得所述排水管理系统的检修周期和数据流更新时间；
基于所述检修周期和所述数据流更新时间对所述排水检修分析模型进行更新，获得排水检修优化分析模型；
基于所述排水检修优化分析模型，进行排水检修管理；
所述获得排水检修分析模型，包括：
将所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合作为模型样本信息进行标识；
对标识后的所述模型样本信息按照预定比例进行划分，获得训练集、验证集和测试集；
基于所述训练集对进行网络模型监督训练，获得基础排水检修分析模型；
基于所述验证集和所述测试集对所述排水检修分析模型进行验证和测试，直到模型分析准确率达到预设准确率，获得所述排水检修分析模型；
所述基于所述训练集对进行网络模型监督训练，获得基础排水检修分析模型，包括：
基于所述训练集进行网络模型监督训练，获得排水检修类型分析半模型；
根据所述训练集进行网络模型监督训练，获得排水检修等级分析半模型；
将所述排水检修类型分析半模型和所述排水检修等级分析半模型进行合并，生成所述基础排水检修分析模型；
在进行数据标识时，将排水检修信息集合中的每个元素分为多组数据，获取排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合中的对应指标数据；
将排水检修信息集合中的单个元素和对应的指标数据作为一组标识数据，获取排水检修信息集合中的所有元素和对应的指标数据组成模型样本信息；
其中，排水检修类型分析半模型用于根据标识数据输出具体的检修类型信息，检修类型信息为具体的检修方式；
其中，排水检修等级分析半模型用于根据标识数据输出对应的检修等级信息；
所述基于所述排水检修优化分析模型，进行排水检修管理，包括：
所述排水检修优化分析模型包括输入层、回归分析层和输出层；
将待分析排水数据信息作为输入层，输入至所述回归分析层中，输出排水检修分析结果；将所述排水检修分析结果作为模型输出结果通过所述输出层输出，并基于所述排水检修分析结果进行排水检修管理；
构建所述回归分析层的方法包括：
获得多元线性回归函数；
通过所述多元线性回归函数对所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合进行数据拟合，获得多元指标线性回归函数；
基于所述多元指标线性回归函数，构建所述回归分析层。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合，包括：
基于对所述排水设备检修信息集合、所述排水应急处理信息集合、所述排水作业管理信息集合进行指标获取，获得初始排水设备检修指标集合、初始排水应急处理检修指标集合、初始排水作业管理检修指标集合；
对所述初始排水设备检修指标集合、初始排水应急处理检修指标集合、初始排水作业管理检修指标集合的各指标属性进行主成分分析，获得降维指标属性信息；
基于所述降维指标属性信息，获得所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述排水检修分析结果进行排水检修管理，包括：
基于所述排水检修分析结果进行排水安全性评估，获得排水安全评估系数；
当所述排水安全评估系数低于预设安全系数时，发出预警指令；基于所述排水检修分析结果，制定排水检修联动方案；
获得检修地图定位信息，基于所述预警指令和所述检修地图定位信息，按照所述排水检修联动方案进行排水检修管理。
4.一种用于排水系统的数据流检修优化系统，其特征在于，所述系统包括：
数据采集模块，用于采集获取排水管理系统的排水数据源信息；
信息集合获取模块，用于基于所述排水数据源信息获得排水设备检修信息集合、排水应急处理信息集合、排水作业管理信息集合、排水检修信息集合；
指标集合获取模块，用于根据所述排水设备检修信息集合、所述排水应急处理信息集合、所述排水作业管理信息集合进行指标获取，获得排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合；
排水检修分析模型获取模块，用于基于因素回归分析法对所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合进行数据拟合，获得排水检修分析模型；
数据更新模块，用于获得所述排水管理系统的检修周期和数据流更新时间；
排水检修优化分析模型获取模块，用于基于所述检修周期和所述数据流更新时间对所述排水检修分析模型进行更新，获得排水检修优化分析模型；
检修管理模块，用于基于所述排水检修优化分析模型，进行排水检修管理；
所述排水检修分析模型获取模块，包括：
将所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合作为模型样本信息进行标识；
对标识后的所述模型样本信息按照预定比例进行划分，获得训练集、验证集和测试集；
基于所述训练集对进行网络模型监督训练，获得基础排水检修分析模型；
基于所述验证集和所述测试集对所述排水检修分析模型进行验证和测试，直到模型分析准确率达到预设准确率，获得所述排水检修分析模型；
所述排水检修分析模型获取模块，包括：
基于所述训练集进行网络模型监督训练，获得排水检修类型分析半模型；
根据所述训练集进行网络模型监督训练，获得排水检修等级分析半模型；
将所述排水检修类型分析半模型和所述排水检修等级分析半模型进行合并，生成所述基础排水检修分析模型；
在进行数据标识时，将排水检修信息集合中的每个元素分为多组数据，获取排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合中的对应指标数据；
将排水检修信息集合中的单个元素和对应的指标数据作为一组标识数据，获取排水检修信息集合中的所有元素和对应的指标数据组成模型样本信息；
其中，排水检修类型分析半模型用于根据标识数据输出具体的检修类型信息，检修类型信息为具体的检修方式；
其中，排水检修等级分析半模型用于根据标识数据输出对应的检修等级信息；
所述排水检修优化分析模型获取模块，包括：
所述排水检修优化分析模型包括输入层、回归分析层和输出层；
将待分析排水数据信息作为输入层，输入至所述回归分析层中，输出排水检修分析结果；将所述排水检修分析结果作为模型输出结果通过所述输出层输出，并基于所述排水检修分析结果进行排水检修管理；
所述排水检修优化分析模型获取模块，包括：
获得多元线性回归函数；
通过所述多元线性回归函数对所述排水设备检修指标集合、排水应急处理检修指标集合、排水作业管理检修指标集合、所述排水检修信息集合进行数据拟合，获得多元指标线性回归函数；
基于所述多元指标线性回归函数，构建所述回归分析层。
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|---|---|---|---|---|
| CN113299379A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-08-24 | 南通市第一人民医院 | 一种基于血液净化中心安全风险的智能管理方法及系统 |
| CN113361865A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-09-07 | 浙江大学 | 针对电力系统中深度学习惯量预测模型的脆弱性评估方法 |
| CN113744087A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-12-03 | 江苏省电子信息产品质量监督检验研究院(江苏省信息安全测评中心) | 一种电子电器用变压器运行状态智能检测的方法及装置 |
-
2022
- 2022-08-30 CN CN202211049997.0A patent/CN115391406B/zh active Active
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|---|---|---|---|---|
| CN113361865A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-09-07 | 浙江大学 | 针对电力系统中深度学习惯量预测模型的脆弱性评估方法 |
| CN113299379A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-08-24 | 南通市第一人民医院 | 一种基于血液净化中心安全风险的智能管理方法及系统 |
| CN113744087A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-12-03 | 江苏省电子信息产品质量监督检验研究院(江苏省信息安全测评中心) | 一种电子电器用变压器运行状态智能检测的方法及装置 |
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