CN116750823B - 一种基于智慧城市的雨水过滤系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于智慧城市的雨水过滤系统和方法，涉及雨水过滤技术领域，包括监控中心，所述监控中心通信连接有数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块、区域联合过滤模块和过滤预警模块；数据采集模块采集收集区域内的降雨量和雨水污染程度，设置采集周期；数据分析模块对雨水进行智能化分级，制定雨水处理策略；并根据当前采集周期获得的数据信息实时更新雨水处理策略；区域联合过滤模块在雨水为暴雨状态时控制各收集区域之间进行联合过滤，同时过滤预警模块通过从区域对主区域发送的实时数据信息与主区域传输的雨水实际污染程度进行比较判断主区域的雨水过滤装置是否发生老化或故障，提高各区域的雨水过滤系统的利用效率。

Description

一种基于智慧城市的雨水过滤系统和方法

技术领域

本发明涉及雨水过滤技术领域，具体是一种基于智慧城市的雨水过滤系统和方法。

背景技术

雨水作为一种最直接最根本最经济的水资源，是自然界水循环系统中的一个极为关键的环节，对改善保护生态环境以及调节补充地区水资源起着很重要的作用，因此我们可以认为雨水利用是实现水资源可持续发展的一个非常重要的途径。

现有的传统雨水过滤系统对雨水缺乏细致的分类，一套流程处理不同的水质，就会造成处理过程严谨化缺失，现有传统雨水过滤系统只适合小范围使用，且设备的处理量较大，这会导致装置加速老化，但鲜有人能够及时发现系统的老化以及故障并及时维修。因此如何有效地对现有传统雨水过滤系统进行优化处理是我们亟需解决的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于智慧城市的雨水过滤系统，包括监控中心，所述监控中心通信连接有数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块、区域联合过滤模块和过滤预警模块；

所述数据采集模块用于采集收集区域内降雨量和雨水污染程度并标记采集时间，设置采集周期；

所述数据存储模块包括实时数据库和离线数据库，用于存储不同收集区域的关于降雨量和雨水污染程度的数据信息；

所述数据分析模块用于对雨水进行智能化分级，并根据历史数据预测当前采集周期的降雨量和雨水污染程度，制定雨水处理策略；并根据当前采集周期获得的数据信息实时更新雨水处理策略；

所述区域联合过滤模块用于在雨水为暴雨状态时控制各收集区域之间进行联合过滤，同时将收集区域区分为主区域和从区域；

所述过滤预警模块用于通过从区域对主区域发送的实时数据信息与主区域传输的雨水实际污染程度进行比较判断主区域的雨水过滤装置是否发生老化或故障。

进一步的，所述数据分析模块根据雨水污染程度和降雨量对雨水进行智能化分级的过程包括：

设置降雨量上限值，雨水轻度污染系数，雨水重度污染系数；根据雨水的污染程度和降雨量将雨水划分为四个雨水处理等级：正常状态、轻度污染状态、重度污染状态以及暴雨状态；获取历史采集周期和当前采集周期的降雨量之和，当降雨量之和大于降雨量上限值时，将雨水标记为暴雨状态；当降雨量之和小于等于降雨量上限值时，根据雨水的污染程度和降雨量之和获取雨水的当前采集时间段的雨水污染系数，当雨水污染系数小于等于雨水轻度污染系数时，将其标记为正常状态；当雨水污染系数小于等于雨水重度污染系数且大于雨水轻度污染系数时，将其标记为轻度污染状态；当雨水污染系数大于水重度污染系数时，将其标记为重度污染状态。

进一步的，所述数据分析模块制定雨水处理策略的过程包括：

数据分析模块设置有雨水过滤装置和蓄水区，过滤装置包括普通过滤装置和深度过滤装置；当雨水为正常状态时，雨水通过普通过滤装置进行普通过滤，并在普通过滤后进入蓄水区；当雨水为轻度污染状态时，雨水通过深度过滤装置进行深度过滤，并在深度过滤后进入蓄水区；当雨水为重度污染状态时，将雨水直接排入废水管道；当雨水为暴雨状态时，则通过区域联合过滤模块对雨水进行处理。

进一步的，所述数据分析模块根据历史收集区域的降雨量和雨水污染程度预测当前采集周期的降雨量和雨水污染程度的过程包括：

根据若干个历史采集周期的收集区域的环境参数建立关于环境参数的多元线性回归模型，并将多元线性回归模型预测的当前采集周期的环境参数中各个指标数据转换成随时间变化的环境变化趋势曲线；根据环境变化趋势曲线预测当前采集周期内不同时间段的环境参数，并根据环境参数预测当前采集周期内不同时间段的降雨量；

根据若干个历史采集周期的收集区域的雨水污染程度和环境参数建立关于不同环境参数下的雨水污染程度的多元线性回归模型，获取当前采集周期与环境参数一致的关于雨水污染程度的多元线性回归模型并预测当前采集周期的雨水污染程度。

进一步的，所述数据分析模块根据当前采集周期获得的雨水污染程度和降雨量实时更新雨水处理策略的过程包括：

获取当前采集周期当前时间段和历史时间段的降水量，生成当前时间段和历史时间段的降水量总和，并获取当前时间段的上一时间段的雨水污染系数，根据降水量总和和上一时间段的雨水污染系数生成当前时间段衰减操作后的雨水污染系数；并根据当前时间段的雨水污染系数和历史雨水污染系数获取雨水污染系数的变化概率系数，根据衰减操作后的雨水污染系数和雨水污染系数的变化概率系数预测下一时间段的雨水污染系数；根据下一时间段的雨水污染系数获取下一时间段的雨水状态，并更新下一时间段雨水处理策略。

进一步的，所述区域联合过滤模块在雨水为暴雨状态时控制各收集区域之间进行联合过滤，并将收集区域区分为主区域和从区域的过程包括：

在相邻收集区域之间建立永久数据共享通道和雨水连接通道，在当前采集周期的收集区域的雨水为暴雨状态时，将该区域标记为主区域，并选取其相邻的雨水处理等级最低且不为暴雨状态的收集区域，将该区域标记为从区域；主区域通过雨水连接通道向从区域传输雨水，并通过永久数据共享通道向从区域传递关于主区域的降雨量和雨水污染程度的实时数据信息，从区域根据主区域传输的实时数据信息以及采集的主区域传输雨水的数据信息制定雨水处理策略，当从区域的雨水为暴雨状态时，删除该区域的从区域标记，主区域选取相邻其它的当前采集周期雨水处理等级最低且不为暴雨状态的收集区域，并将该区域标记为从区域，当该从区域的雨水为暴雨状态时，删除该区域的从区域标记，并重复上述从区域选择过程，以此类推，当主区域相邻区域的雨水皆为暴雨状态时，将主区域连接的从区域标记为第二主区域，第二主区域选取其相邻的雨水处理等级最低且不为暴雨状态的收集区域，将该区域标记为第二从区域；当第二主区域相邻区域的雨水皆为暴雨状态时，重复上述将从区域转换为主区域过程，以此类推，直至第n主区域的第n从区域雨水状态不为暴雨状态。

进一步的，所述过滤预警模块通过从区域对主区域发送的实时数据信息与主区域传输的雨水实际污染程度进行比较判断主区域的雨水过滤装置是否发生老化或故障的过程包括：

设置幅度阈值，从区域通过数据采集模块采集主区域传输的雨水的雨水量和雨水污染程度并获得实际雨水污染系数；并根据主区域发送的实时数据信息获取雨水污染系数；将实际雨水污染系数与雨水污染系数两个系数差值的绝对值标记为幅度值，当实际雨水污染系数大于雨水污染系数，且幅度值大于幅度阈值时，则判断主区域的雨水过滤装置发生老化或故障，生成预警信息并发送至监控中心。

进一步的，一种基于智慧城市的雨水过滤系统的雨水过滤方法，该方法包括：

步骤S1：采集收集区域内降雨量和雨水污染程度并标记采集时间，设置采集周期；

步骤S2：对雨水进行智能化分级，并根据历史数据预测当前采集周期的降雨量和雨水污染程度，制定雨水处理策略；并根据当前采集周期获得的数据信息实时更新雨水处理策略；

步骤S3：在雨水为暴雨状态时控制各收集区域之间进行联合过滤，同时将收集区域区分为主区域和从区域，并通过从区域对主区域发送的实时数据信息与主区域传输的雨水的实际污染程度进行比较判断主区域的雨水过滤装置是否发生老化或故障。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、采用分级处理机制，在收集雨水的同时实现了雨水相关参数的检测分析，根据雨水污染程度和降雨量将其划分为四个等级：正常情况、轻度污染情况、重度污染情况以及暴雨情况，制定不同的雨水处理措施，与传统雨水过滤系统相比，改变了过去一套流程处理不同的水质的模式，实现了对雨水资源的高效利用。

2、传统雨水过滤系统中未结合智能网络技术，众多有关降雨量及雨水污染的数据未能通过技术手段保留下来，本系统利用5G通信网络将得到的雨水收集数据上传至系统数据库，对数据进行进一步的挖掘和研究，如预测未来雨水含量走势及雨水中污染程度，采取合理的雨水处理策略。

3、现有传统雨水过滤系统只适合小范围使用，每个区域的雨水过滤能力有限，且雨水过滤系统的处理量较大，这会导致装置加速老化，但鲜有人能够及时发现系统的老化以及故障并及时维修，本发明采用区域联合过滤模式，将各个区域的雨水过滤系统与其相邻区域的雨水过滤系统相连接，在当前区域发送暴雨时，可将本区域的无法处理的雨水发送至其它区域处理，实现了城市雨水过滤系统的大范围使用，有效提高了雨水过滤系统的综合雨水处理能力和各区域的雨水过滤系统的利用效率，且通过从区域对主区域发送的实时数据信息与主区域传输的雨水实际污染程度进行比较判断，能够及时发现系统的老化以及故障并及时维修。

附图说明

图1为本申请实施例的一种基于智慧城市的雨水过滤系统的原理图；

图2为本申请实施例的一种基于智慧城市的雨水过滤方法的原理图。

具体实施方式

下面结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

实施例一

如图1所示，一种基于智慧城市的雨水过滤系统，包括监控中心，所述监控中心通信连接有数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块、区域联合过滤模块和过滤预警模块；

所述数据采集模块用于采集收集区域内降雨量和雨水污染程度并标记采集时间，设置采集周期；

所述数据存储模块包括实时数据库和离线数据库，用于存储不同收集区域的关于降雨量和雨水污染程度的数据信息；

所述数据分析模块用于对雨水进行智能化分级，并根据历史数据预测当前采集周期的降雨量和雨水污染程度，制定雨水处理策略；并根据当前采集周期获得的数据信息实时更新雨水处理策略；

所述区域联合过滤模块用于在雨水为暴雨状态时控制各收集区域之间进行联合过滤，同时将收集区域区分为主区域和从区域；

所述过滤预警模块用于通过从区域对主区域发送的实时数据信息与主区域传输的雨水实际污染程度进行比较判断主区域的雨水过滤装置是否发生老化或故障。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据存储模块存储当前采集周期和历史采集周期内不同收集区域的关于降雨量和雨水污染程度的数据信息的过程包括：

与数据采集模块5G通信连接，设置有实时数据库、离线数据库；将当前采集周期采集到的数据信息按照不同的收集区域发送至实时数据库中进行分开存储，当实时数据库检测到下一采集周期新的数据信息时，将实时数据库中于当前采集周期采集到的数据信息按照不同的收集区域发送至离线数据库进行分开储存，并将其标记为历史数据。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据分析模块根据雨水污染程度和降雨量对雨水进行智能化分级的过程包括：

设置降雨量上限值，雨水轻度污染系数，雨水重度污染系数；根据雨水的污染程度和降雨量将雨水划分为四个雨水处理等级：正常状态、轻度污染状态、重度污染状态以及暴雨状态，其中雨水处理等级的排序为暴雨状态大于重度污染状态大于轻度污染状态大于正常状态；获取历史采集周期和当前采集周期的降雨量之和，当降雨量之和大于降雨量上限值时，将雨水标记为暴雨状态；当降雨量之和小于等于降雨量上限值时，根据雨水的污染程度和降雨量之和获取雨水的当前采集时间段的雨水污染系数，当雨水污染系数小于等于雨水轻度污染系数时，将其标记为正常状态；当雨水污染系数小于等于雨水重度污染系数且大于雨水轻度污染系数时，将其标记为轻度污染状态；当雨水污染系数大于水重度污染系数时，将其标记为重度污染状态。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据分析模块制定雨水处理策略的过程包括：

数据分析模块设置有雨水过滤装置和蓄水区，过滤装置包括普通过滤装置和深度过滤装置；当雨水为正常状态时，雨水通过普通过滤装置进行普通过滤，并在普通过滤后进入蓄水区；当雨水为轻度污染状态时，雨水通过深度过滤装置进行深度过滤，并在深度过滤后进入蓄水区；当雨水为重度污染状态时，将雨水直接排入废水管道；当雨水为暴雨状态时，则通过区域联合过滤模块对雨水进行处理。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据分析模块根据历史收集区域的降雨量和雨水污染程度预测当前采集周期的降雨量和雨水污染程度的过程包括：

根据若干个历史采集周期的收集区域的环境参数建立关于环境参数的多元线性回归模型，并将多元线性回归模型预测的当前采集周期的环境参数中各个指标数据转换成随时间变化的环境变化趋势曲线；根据环境变化趋势曲线预测当前采集周期内不同时间段的环境参数，并根据环境参数预测当前采集周期内不同时间段的降雨量；

根据若干个历史采集周期的收集区域的雨水污染程度和环境参数建立关于不同环境参数下的雨水污染程度的多元线性回归模型，获取当前采集周期与环境参数一致的关于雨水污染程度的多元线性回归模型并预测当前采集周期的雨水污染程度。

其中关于雨水污染程度的多元线性回归模型所采用的假设函数为其中/>为雨水污染程度预测值；/>为历史采集周期的雨水污染程度；/>为历史采集周期的环境系数；/>为历史采集周期的雨水污染程度的权重值；为历史采集周期的环境系数的权重值；

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据分析模块根据当前采集周期获得的雨水污染程度和降雨量实时更新雨水处理策略的过程包括：

获取当前采集周期当前时间段和历史时间段的降水量，生成当前时间段和历史时间段的降水量总和，并获取当前时间段的上一时间段的雨水污染系数/>，根据降水量总和/>和上一时间段的雨水污染系数/>生成当前时间段衰减操作后的雨水污染系数；并根据当前时间段的雨水污染系数/>和历史雨水污染系数/>获取雨水污染系数的变化概率系数/>，根据衰减操作后的雨水污染系数/>和雨水污染系数的变化概率系数/>预测下一时间段的雨水污染系数/>；根据下一时间段的雨水污染系数/>获取下一时间段的雨水状态/>，其中W为访问频率/>的权重值；并更新下一时间段雨水处理策略。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述区域联合过滤模块在雨水为暴雨状态时控制各收集区域之间进行联合过滤，并将收集区域区分为主区域和从区域的过程包括：

在相邻收集区域之间建立永久数据共享通道和雨水连接通道，在当前采集周期的收集区域的雨水为暴雨状态时，将该区域标记为主区域，并选取其相邻的雨水处理等级最低且不为暴雨状态的收集区域，将该区域标记为从区域；主区域通过雨水连接通道向从区域传输雨水，并通过永久数据共享通道向从区域传递关于主区域的降雨量和雨水污染程度的实时数据信息，从区域根据主区域传输的实时数据信息以及采集的主区域传输雨水的数据信息制定雨水处理策略，当从区域的雨水为暴雨状态时，删除该区域的从区域标记，主区域选取相邻其它的当前采集周期雨水处理等级最低且不为暴雨状态的收集区域，并将该区域标记为从区域，当该从区域的雨水为暴雨状态时，删除该区域的从区域标记，并重复上述从区域选择过程，以此类推，当主区域相邻区域的雨水皆为暴雨状态时，将主区域连接的从区域标记为第二主区域，第二主区域选取其相邻的雨水处理等级最低且不为暴雨状态的收集区域，将该区域标记为第二从区域；当第二主区域相邻区域的雨水皆为暴雨状态时，重复上述将从区域转换为主区域过程，以此类推，直至第n主区域的第n从区域雨水状态不为暴雨状态。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述过滤预警模块通过从区域对主区域发送的实时数据信息与主区域传输的雨水实际污染程度进行比较判断主区域的雨水过滤装置是否发生老化或故障的过程包括：

设置幅度阈值，从区域通过数据采集模块采集主区域传输的雨水的雨水量和雨水污染程度并获得实际雨水污染系数；并根据主区域发送的实时数据信息获取雨水污染系数；将实际雨水污染系数与雨水污染系数两个系数差值的绝对值标记为幅度值，当实际雨水污染系数大于雨水污染系数，且幅度值大于幅度阈值时，则判断主区域的雨水过滤装置发生老化或故障，生成预警信息并发送至监控中心。

实施例二

如图2所示，一种基于智慧城市的雨水过滤系统的雨水过滤方法，该方法包括：

步骤S1：采集收集区域内降雨量和雨水污染程度并标记采集时间，设置采集周期；

步骤S2：对雨水进行智能化分级，并根据历史数据预测当前采集周期的降雨量和雨水污染程度，制定雨水处理策略；并根据当前采集周期获得的数据信息实时更新雨水处理策略；

步骤S3：在雨水为暴雨状态时控制各收集区域之间进行联合过滤，同时将收集区域区分为主区域和从区域，并通过从区域对主区域发送的实时数据信息与主区域传输的雨水的实际污染程度进行比较判断主区域的雨水过滤装置是否发生老化或故障。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (4)

1.一种基于智慧城市的雨水过滤系统，包括监控中心，其特征在于，所述监控中心通信连接有数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块、区域联合过滤模块和过滤预警模块；

所述数据采集模块用于采集收集区域内降雨量和雨水污染程度并标记采集时间，设置采集周期；

所述数据存储模块包括实时数据库和离线数据库，用于存储不同收集区域的关于降雨量和雨水污染程度的数据信息；

所述数据分析模块用于对雨水进行智能化分级，并根据历史数据预测当前采集周期的降雨量和雨水污染程度，制定雨水处理策略；并根据当前采集周期获得的数据信息实时更新雨水处理策略；

所述数据分析模块根据雨水污染程度和降雨量对雨水进行智能化分级的过程包括：

设置降雨量上限值，雨水轻度污染系数，雨水重度污染系数；根据雨水的污染程度和降雨量将雨水划分为四个雨水处理等级：正常状态、轻度污染状态、重度污染状态以及暴雨状态；获取历史采集周期和当前采集周期的降雨量之和，当降雨量之和大于降雨量上限值时，将雨水标记为暴雨状态；当降雨量之和小于等于降雨量上限值时，根据雨水的污染程度和降雨量之和获取雨水的当前采集时间段的雨水污染系数，当雨水污染系数小于等于雨水轻度污染系数时，将其标记为正常状态；当雨水污染系数小于等于雨水重度污染系数且大于雨水轻度污染系数时，将其标记为轻度污染状态；当雨水污染系数大于水重度污染系数时，将其标记为重度污染状态；

所述数据分析模块制定雨水处理策略的过程包括：

数据分析模块设置有雨水过滤装置和蓄水区，过滤装置包括普通过滤装置和深度过滤装置；当雨水为正常状态时，雨水通过普通过滤装置进行普通过滤，并在普通过滤后进入蓄水区；当雨水为轻度污染状态时，雨水通过深度过滤装置进行深度过滤，并在深度过滤后进入蓄水区；当雨水为重度污染状态时，将雨水直接排入废水管道；当雨水为暴雨状态时，则通过区域联合过滤模块对雨水进行处理；

所述数据分析模块根据历史收集区域的降雨量和雨水污染程度预测当前采集周期的降雨量和雨水污染程度的过程包括：

根据若干个历史采集周期的收集区域的环境参数建立关于环境参数的多元线性回归模型，并将多元线性回归模型预测的当前采集周期的环境参数中各个指标数据转换成随时间变化的环境变化趋势曲线；根据环境变化趋势曲线预测当前采集周期内不同时间段的环境参数，并根据环境参数预测当前采集周期内不同时间段的降雨量；

根据若干个历史采集周期的收集区域的雨水污染程度和环境参数建立关于不同环境参数下的雨水污染程度的多元线性回归模型，获取当前采集周期与环境参数一致的关于雨水污染程度的多元线性回归模型并预测当前采集周期的雨水污染程度；

所述数据分析模块根据当前采集周期获得的雨水污染程度和降雨量实时更新雨水处理策略的过程包括：

获取当前采集周期当前时间段和历史时间段的降水量，生成当前时间段和历史时间段的降水量总和，并获取当前时间段的上一时间段的雨水污染系数，根据降水量总和和上一时间段的雨水污染系数生成当前时间段衰减操作后的雨水污染系数；并根据当前时间段的雨水污染系数和历史雨水污染系数获取雨水污染系数的变化概率系数，根据衰减操作后的雨水污染系数和雨水污染系数的变化概率系数预测下一时间段的雨水污染系数；根据下一时间段的雨水污染系数获取下一时间段的雨水状态，并更新下一时间段雨水处理策略；

所述区域联合过滤模块用于在雨水为暴雨状态时控制各收集区域之间进行联合过滤，同时将收集区域区分为主区域和从区域；

所述过滤预警模块用于通过从区域对主区域发送的实时数据信息与主区域传输的雨水实际污染程度进行比较判断主区域的雨水过滤装置是否发生老化或故障。

2.根据权利要求1所述的一种基于智慧城市的雨水过滤系统，其特征在于，所述区域联合过滤模块在雨水为暴雨状态时控制各收集区域之间进行联合过滤，并将收集区域区分为主区域和从区域的过程包括：

在相邻收集区域之间建立永久数据共享通道和雨水连接通道，在当前采集周期的收集区域的雨水为暴雨状态时，将该区域标记为主区域，并选取其相邻的雨水处理等级最低且不为暴雨状态的收集区域，将该区域标记为从区域；主区域通过雨水连接通道向从区域传输雨水，并通过永久数据共享通道向从区域传递关于主区域的降雨量和雨水污染程度的实时数据信息，从区域根据主区域传输的实时数据信息以及采集的主区域传输雨水的数据信息制定雨水处理策略，当从区域的雨水为暴雨状态时，删除该区域的从区域标记，主区域选取相邻其它的当前采集周期雨水处理等级最低且不为暴雨状态的收集区域，并将该区域标记为从区域，并重复上述从区域选择过程，以此类推，当主区域相邻区域的雨水皆为暴雨状态时，将主区域连接的从区域标记为第二主区域，第二主区域选取其相邻的雨水处理等级最低且不为暴雨状态的收集区域，将该区域标记为第二从区域；当第二主区域相邻区域的雨水皆为暴雨状态时，重复上述将从区域转换为主区域过程，以此类推，直至第n主区域的第n从区域雨水状态不为暴雨状态。

3.根据权利要求2所述的一种基于智慧城市的雨水过滤系统，其特征在于，所述过滤预警模块通过从区域对主区域发送的实时数据信息与主区域传输的雨水实际污染程度进行比较判断主区域的雨水过滤装置是否发生老化或故障的过程包括：

设置幅度阈值，从区域通过数据采集模块采集主区域传输的雨水的雨水量和雨水污染程度并获得实际雨水污染系数；并根据主区域发送的实时数据信息获取雨水污染系数；将实际雨水污染系数与雨水污染系数两个系数差值的绝对值标记为幅度值，当实际雨水污染系数大于雨水污染系数，且幅度值大于幅度阈值时，则判断主区域的雨水过滤装置发生老化或故障，生成预警信息并发送至监控中心。

4.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于智慧城市的雨水过滤系统的雨水过滤方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：采集收集区域内降雨量和雨水污染程度并标记采集时间，设置采集周期，并存储不同收集区域的关于降雨量和雨水污染程度的数据信息；

步骤S2：对雨水进行智能化分级，并根据历史数据预测当前采集周期的降雨量和雨水污染程度，制定雨水处理策略；并根据当前采集周期获得的数据信息实时更新雨水处理策略；

所述数据分析模块根据雨水污染程度和降雨量对雨水进行智能化分级的过程包括：

设置降雨量上限值，雨水轻度污染系数，雨水重度污染系数；根据雨水的污染程度和降雨量将雨水划分为四个雨水处理等级：正常状态、轻度污染状态、重度污染状态以及暴雨状态；获取历史采集周期和当前采集周期的降雨量之和，当降雨量之和大于降雨量上限值时，将雨水标记为暴雨状态；当降雨量之和小于等于降雨量上限值时，根据雨水的污染程度和降雨量之和获取雨水的当前采集时间段的雨水污染系数，当雨水污染系数小于等于雨水轻度污染系数时，将其标记为正常状态；当雨水污染系数小于等于雨水重度污染系数且大于雨水轻度污染系数时，将其标记为轻度污染状态；当雨水污染系数大于水重度污染系数时，将其标记为重度污染状态；

所述数据分析模块制定雨水处理策略的过程包括：

数据分析模块设置有雨水过滤装置和蓄水区，过滤装置包括普通过滤装置和深度过滤装置；当雨水为正常状态时，雨水通过普通过滤装置进行普通过滤，并在普通过滤后进入蓄水区；当雨水为轻度污染状态时，雨水通过深度过滤装置进行深度过滤，并在深度过滤后进入蓄水区；当雨水为重度污染状态时，将雨水直接排入废水管道；当雨水为暴雨状态时，则通过区域联合过滤模块对雨水进行处理；

所述数据分析模块根据历史收集区域的降雨量和雨水污染程度预测当前采集周期的降雨量和雨水污染程度的过程包括：

根据若干个历史采集周期的收集区域的环境参数建立关于环境参数的多元线性回归模型，并将多元线性回归模型预测的当前采集周期的环境参数中各个指标数据转换成随时间变化的环境变化趋势曲线；根据环境变化趋势曲线预测当前采集周期内不同时间段的环境参数，并根据环境参数预测当前采集周期内不同时间段的降雨量；

根据若干个历史采集周期的收集区域的雨水污染程度和环境参数建立关于不同环境参数下的雨水污染程度的多元线性回归模型，获取当前采集周期与环境参数一致的关于雨水污染程度的多元线性回归模型并预测当前采集周期的雨水污染程度；

所述数据分析模块根据当前采集周期获得的雨水污染程度和降雨量实时更新雨水处理策略的过程包括：

获取当前采集周期当前时间段和历史时间段的降水量，生成当前时间段和历史时间段的降水量总和，并获取当前时间段的上一时间段的雨水污染系数，根据降水量总和和上一时间段的雨水污染系数生成当前时间段衰减操作后的雨水污染系数；并根据当前时间段的雨水污染系数和历史雨水污染系数获取雨水污染系数的变化概率系数，根据衰减操作后的雨水污染系数和雨水污染系数的变化概率系数预测下一时间段的雨水污染系数；根据下一时间段的雨水污染系数获取下一时间段的雨水状态，并更新下一时间段雨水处理策略；

步骤S3：在雨水为暴雨状态时控制各收集区域之间进行联合过滤，同时将收集区域区分为主区域和从区域，并通过从区域对主区域发送的实时数据信息与主区域传输的雨水的实际污染程度进行比较判断主区域的雨水过滤装置是否发生老化或故障。