CN117236657A - 基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及控制系统技术领域，具体为基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统及方法，基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统包括数据采集模块、数据预处理模块、实时分析模块、动态控制模块、远程通信模块、综合评估模块。本发明中，通过物联网和遥感技术的数据采集模块，精准获取城市供水实时数据，数据预处理模块的清洗和标准化提高数据质量，支持高级分析，实时分析采用长短时记忆网络和流计算提高水压预测精度和实时性，动态控制模块利用遗传算法进行供水网络自优化，提高自适应性和效率，远程通信模块实现远程监控和控制，增强系统可管理性，综合评估模块提供反馈和性能评估，为系统改进提供数据支持和决策依据。
Description
技术领域
本发明涉及控制系统技术领域，尤其涉及基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统及方法。
背景技术
控制系统技术领域涉及设计、开发和应用系统，能够管理、监控和调节其他系统或过程。这包括利用传感器、执行器和控制器等技术，对不同环境中的系统或过程进行实时监测和调控。这种技术通常旨在提高效率、减少风险、改善性能，并确保系统在可接受的参数范围内运行。
基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统属于控制系统技术领域的一个特定应用。该系统旨在监测和调控城市供水网络中的水压，以实现对供水区域的动态划分和控制。其主要目的是在城市供水系统中，根据不同区域的需求和实时状况，对水压进行调整，从而提供更加高效、可靠的供水服务。系统的核心是实时水压数据的监测和利用。通过传感器和监测设备，系统持续收集供水网络中的水压信息。目的在于根据这些实时数据，动态地对城市供水网络进行划分，以便更精准地控制不同区域的水压。这种动态划分的主要效果是在不同需求下更好地管理供水，并优化供水系统的性能。一般通过调节供水管道中的阀门、泵以及其他控制装置来实现这种动态水压控制。利用控制算法，系统可根据实时监测的水压数据，调整这些设备，从而使水在不同城市区域内的压力保持在适当的范围内。这种手段利用传感器数据和反馈回路，通过实时的控制策略，实现城市供水网络的动态水压调控，确保水资源得到有效利用并满足用户需求。
现有系统存在的不足主要集中在数据采集的局限性、处理方法的陈旧性、分析的非实时性、控制的非性能优化以及远程管理的缺失。现有系统多依赖于定期的人工巡检，而非实时的数据采集，这限制了对供水状况的即时响应能力。在数据处理方面，缺乏高效的数据清洗和标准化处理，使得数据质量无法得到保证，进而影响分析的准确性。传统分析方法不能很好地处理时间序列数据，导致水压预测的不精确。在控制方面，现有系统多采用人工设定的静态控制策略，缺乏动态优化能力。远程管理的不足，也使得系统的灵活性和响应能力大打折扣。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统及方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统包括数据采集模块、数据预处理模块、实时分析模块、动态控制模块、远程通信模块、综合评估模块；
所述数据采集模块基于物联网和遥感技术，通过水压传感器和无人机巡检收集城市供水的实时数据，生成原始数据集；
所述数据预处理模块基于原始数据集，采用数据清洗、数据标准化方法，对采集的数据进行预处理，生成清洗后数据集；
所述实时分析模块基于清洗后数据集，采用长短时记忆网络和流计算方法，进行水压预测和实时分析，输出水压预测结果；
所述动态控制模块基于水压预测结果，应用遗传算法对供水网络进行自优化控制，生成优化后的供水方案；
所述远程通信模块基于优化后的供水方案，选用消息队列遥测传输协议，实现数据的实时上传和下发，进行远程监控和控制，生成远程监控与控制结果；
所述综合评估模块基于远程监控与控制结果，对供水网络实施的效果进行效果反馈和性能评估，生成供水网络评估报告；
所述原始数据集包括实时水压数据、天气数据、遥感数据，所述水压预测结果具体为未来时间段区域内的预期水压值，所述优化后的供水方案具体指调整后供水网络的工作条件，包括阀门和泵的工作状态，所述供水网络评估报告具体包括系统的运行状态、效果反馈、性能指标。
作为本发明的进一步方案，所述数据采集模块包括水压传感子模块、天气数据子模块、无人机巡检子模块、卫星遥感子模块；
所述数据预处理模块包括数据标准化子模块、缺失值处理子模块、特征工程子模块、数据同步与对齐子模块；
所述实时分析模块包括时间序列预测子模块、流计算子模块、数据融合子模块、卡尔曼滤波分析子模块；
所述动态控制模块包括供水网络重构子模块、遗传算法优化子模块、水压调节子模块、供水网络状态调整子模块；
所述远程通信模块包括物联网连接子模块、数据收集与传输子模块、远程监控子模块、远程控制子模块；
所述综合评估模块包括系统效果反馈子模块、供水网络性能评估子模块、用户反馈收集子模块、绩效指标分析子模块。
作为本发明的进一步方案，所述水压传感子模块基于物联网技术，采用模拟数字转换算法，对城市供水的实时水压进行测量，并收集数据，生成实时水压数据集；
所述天气数据子模块基于气象站接口，采用API调用方法，对城市的天气条件进行数据获取，生成实时天气数据集；
所述无人机巡检子模块基于图像识别技术，采用深度学习算法，通过无人机进行城市供水设施的巡检，收集设施状态数据，生成无人机巡检数据集；
所述卫星遥感子模块基于遥感技术，采用图像分割算法，通过卫星收集城市的大尺度供水情况和地形信息，并分析，生成卫星遥感数据集；
所述模拟数字转换算法具体为将模拟信号转换为数字信号进行数据采集，所述API调用方法具体为利用预设的应用程序接口从气象站获取天气数据，所述深度学习算法包括卷积神经网络、长短时记忆网络，所述图像分割算法具体为将图像分为多个区域。
作为本发明的进一步方案，所述数据标准化子模块基于实时水压数据集，采用Z-score标准化方法，对数据进行规范化处理，生成标准化数据集；
所述缺失值处理子模块基于标准化数据集，采用K-均值插补法，对数据中的缺失值进行处理，生成无缺失值数据集；
所述特征工程子模块基于无缺失值数据集，采用PCA特征提取法，对数据特征进行筛选和转化，生成特征工程后的数据集；
所述数据同步与对齐子模块基于特征工程后的数据集，采用时间序列对齐方法，确保数据在时间上的同步，生成清洗后数据集；
所述Z-score标准化方法具体为使用均值和标准差将数据转化为标准正态分布，所述K-均值插补法具体为使用K-均值聚类算法预测并填补数据中的缺失值，所述PCA特征提取法具体为主成分分析，用于数据的降维处理，所述时间序列对齐方法具体指使用时间戳将多来源的数据按时间对齐。
作为本发明的进一步方案，所述时间序列预测子模块基于清洗后数据集，采用长短时记忆网络，进行水压深度时间序列预测，融合自回归移动平均模型增强预测准确性，生成初步水压预测数据；
所述流计算子模块基于初步水压预测数据，采用流计算方法与Spark Streaming技术，进行水压的实时分析，响应外部变化，生成实时水压分析报告；
所述数据融合子模块基于实时水压分析报告，结合关联数据，采用数据融合算法与多源数据同化技术，生成融合后的水压预测数据；
所述卡尔曼滤波分析子模块基于融合后的水压预测数据，采用卡尔曼滤波器与贝叶斯估计，对数据进行优化，生成水压预测结果；
所述长短时记忆网络具体为递归神经网络，用于解决长时间序列问题，所述自回归移动平均模型具体为统计模型，用于时间序列数据分析，所述Spark Streaming具体为Apache Spark的扩展组件，支持实时数据处理，所述卡尔曼滤波器具体为线性二次估计算法，用于估计系统状态，所述贝叶斯估计具体指使用贝叶斯方法对统计估计进行概率描述。
作为本发明的进一步方案，所述供水网络重构子模块基于水压预测结果，采用网络重构技术与模块化设计原则，设计供水网络的结构性调整，生成初步供水网络方案；
所述遗传算法优化子模块基于初步供水网络方案，采用遗传算法与适应度函数评价，对供水网络进行自优化，生成优化中的供水网络方案；
所述水压调节子模块基于优化中的供水网络方案，采用PID控制器，进行水压调整，生成调整后的供水状态报告；
所述供水网络状态调整子模块基于调整后的供水状态报告，采用状态反馈控制与模糊逻辑，进行整体供水网络的状态调整，生成优化后的供水方案；
所述网络重构技术具体为重新设计和组织供水网络的结构以优化性能，所述遗传算法具体为自然选择的搜索优化算法，所述PID控制器具体为比例-积分-微分控制器，用于调节系统的动态行为，所述状态反馈控制具体为利用系统当前状态来调节行为。
作为本发明的进一步方案，所述物联网连接子模块基于优化后的供水方案，采用MQTT，构建与物联网的安全连接，并确保数据通道的稳定性，生成物联网连接通道；
所述数据收集与传输子模块基于物联网连接通道，采用数据冗余检测方法，实现对供水网络数据的精确收集，并进行传输，生成数据传输报告；
所述远程监控子模块基于数据传输报告，采用视觉分析算法，对供水网络进行实时远程监控，并捕捉异常情况，生成实时监控数据流；
所述远程控制子模块基于实时监控数据流，采用闭环反馈控制方法，对供水网络进行远程调整和控制，生成远程监控与控制结果；
所述MQTT具体为消息队列遥测传输协议，所述消息队列遥测传输协议是一种轻量级的发布/订阅模式通信协议，所述物联网连接通道包括数据传输链路、数据加密机制及连接验证，所述数据冗余检测具体指通过检查数据中的冗余信息，确保数据完整性和准确性，所述数据传输报告包括传输速度、数据完整性验证及异常记录，所述视觉分析算法具体为利用图像识别技术，对供水系统中的数据进行可视化展示，所述实时监控数据流包括监控图像、异常指标及时间戳。
作为本发明的进一步方案，所述系统效果反馈子模块基于远程监控与控制结果，采用模拟验证技术，对供水网络的实施效果进行反馈，并进行效果验证，生成系统效果验证报告；
所述供水网络性能评估子模块基于系统效果验证报告，采用多维度评估算法，对供水网络进行性能评估，并分析其性能表现，生成供水网络性能评估报告；
所述用户反馈收集子模块基于供水网络性能评估报告，采用在线调查问卷方法，对用户的使用体验进行反馈收集，并进行数据整合，生成用户反馈数据集；
所述绩效指标分析子模块基于用户反馈数据集，采用数据挖掘技术，对供水网络的绩效指标进行深入分析，并提出优化方案，生成供水网络评估报告；
所述模拟验证技术具体指通过计算机仿真，验证系统的实际运行效果，所述系统效果验证报告包括模拟结果、实际运行数据比对及优化方案，所述多维度评估算法包括流量分析、压力分析及故障率分析，所述数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则及时间序列分析。
基于实时水压的城市供水区域动态划分控制方法，所述基于实时水压的城市供水区域动态划分控制方法基于上述基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统执行，包括以下步骤：
S1：基于物联网技术，采用模拟数字转换算法，对城市供水的实时水压进行测量，并通过深度学习算法识别设施状态，生成实时水压数据集、设施状态数据集；
S2：基于所述实时水压数据集、设施状态数据集，采用Z分数标准化方法和K-均值插补法进行数据清洗，生成预处理后的数据集；
S3：基于所述预处理后的数据集，采用长短时记忆网络进行水压的时间序列预测，并利用Spark Streaming技术进行实时分析，生成水压时间序列预测数据；
S4：基于所述水压时间序列预测数据，采用数据融合算法和卡尔曼滤波优化预测数据，生成优化后的水压预测结果；
S5：基于所述优化后的水压预测结果，采用网络重构技术和PID控制器进行供水网络的结构调整，生成初步供水网络方案；
S6：基于所述初步供水网络方案，利用MQTT协议和数据冗余检测方法进行远程监控和数据传输，生成远程监控数据流；
S7：基于所述远程监控数据流，采用模拟验证技术和数据挖掘技术对绩效指标进行分析，生成供水网络评估报告。
作为本发明的进一步方案，所述深度学习算法具体指通过无人机图像，对供水设施的状况进行识别，所述Z分数标准化方法具体为将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，所述长短时记忆网络具体为用于处理时间序列数据的深度学习模型，所述卡尔曼滤波用于时间序列数据的修正，所述数据冗余检测方法具体为检查数据在传输过程中是否出现重复或错误。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过物联网和遥感技术结合的数据采集模块，能够精确地收集关于城市供水状况的实时数据，数据预处理模块的数据清洗和标准化处理显著提高了数据质量，为使用高级分析提供了高质量的输入。实时分析模块采用的长短时记忆网络和流计算方法，提升水压预测的准确度和分析的实时性。动态控制模块应用遗传算法进行供水网络自优化，有助于实现供水网络的最佳运行状态，提高系统的自适应性和效率。远程通信模块的实施使得远程监控和控制成为可能，增强了系统的可管理性。综合评估模块的效果反馈和性能评估，为系统的持续改进提供了数据支持和决策依据。
附图说明
图1为本发明的系统流程图；
图2为本发明的系统框架示意图；
图3为本发明的数据采集模块流程图；
图4为本发明的数据预处理模块流程图；
图5为本发明的实时分析模块流程图；
图6为本发明的动态控制模块流程图；
图7为本发明的远程通信模块流程图；
图8为本发明的综合评估模块流程图；
图9为本发明的方法步骤示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一;请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统包括数据采集模块、数据预处理模块、实时分析模块、动态控制模块、远程通信模块、综合评估模块；
数据采集模块基于物联网和遥感技术，通过水压传感器和无人机巡检收集城市供水的实时数据，生成原始数据集；
数据预处理模块基于原始数据集，采用数据清洗、数据标准化方法，对采集的数据进行预处理，生成清洗后数据集；
实时分析模块基于清洗后数据集，采用长短时记忆网络和流计算方法，进行水压预测和实时分析，输出水压预测结果；
动态控制模块基于水压预测结果，应用遗传算法对供水网络进行自优化控制，生成优化后的供水方案；
远程通信模块基于优化后的供水方案，选用消息队列遥测传输协议，实现数据的实时上传和下发，进行远程监控和控制，生成远程监控与控制结果；
综合评估模块基于远程监控与控制结果，对供水网络实施的效果进行效果反馈和性能评估，生成供水网络评估报告；
原始数据集包括实时水压数据、天气数据、遥感数据，水压预测结果具体为未来时间段区域内的预期水压值，优化后的供水方案具体指调整后供水网络的工作条件，包括阀门和泵的工作状态，供水网络评估报告具体包括系统的运行状态、效果反馈、性能指标。
首先，通过数据采集模块结合物联网和遥感技术，系统能够实时收集水压、天气和遥感数据，从而实现对供水系统运行环境的全面监测，有效降低了系统故障的发生率。其次，数据预处理模块的清洗和标准化方法有助于提高数据质量，确保后续分析的准确性和可靠性。第三，实时分析模块的长短时记忆网络和流计算方法能够精准预测水压变化趋势，从而提前发现潜在的供水问题，确保城市供水的稳定性和安全性。此外，动态控制模块采用遗传算法优化供水网络，使得供水方案更加灵活和高效，有效降低了供水系统的能耗和维护成本。远程通信模块的消息队列遥测传输协议实现了远程监控和控制，使得供水网络管理更加智能化和便捷化。最后，综合评估模块的效果反馈和性能评估能够及时发现供水系统的问题，为决策者提供科学依据，进一步提升供水网络的运行效率和服务质量。
请参阅图2，数据采集模块包括水压传感子模块、天气数据子模块、无人机巡检子模块、卫星遥感子模块；
数据预处理模块包括数据标准化子模块、缺失值处理子模块、特征工程子模块、数据同步与对齐子模块；
实时分析模块包括时间序列预测子模块、流计算子模块、数据融合子模块、卡尔曼滤波分析子模块；
动态控制模块包括供水网络重构子模块、遗传算法优化子模块、水压调节子模块、供水网络状态调整子模块；
远程通信模块包括物联网连接子模块、数据收集与传输子模块、远程监控子模块、远程控制子模块；
综合评估模块包括系统效果反馈子模块、供水网络性能评估子模块、用户反馈收集子模块、绩效指标分析子模块。
数据采集模块中，水压传感子模块负责实时监测城市供水系统中的水压数据，天气数据子模块收集与天气相关的数据，无人机巡检子模块利用无人机进行供水管道的巡检和数据采集，卫星遥感子模块通过卫星遥感技术获取供水区域的地理信息。
数据预处理模块中，数据标准化子模块对原始数据集进行标准化处理，缺失值处理子模块对数据集中的缺失值进行处理，特征工程子模块对数据集的特征进行提取和选择，数据同步与对齐子模块将不同来源的数据进行同步和对齐。
实时分析模块中，时间序列预测子模块使用长短时记忆网络对水压数据进行预测，流计算子模块对实时数据进行分析和计算，数据融合子模块将不同来源的数据进行融合，卡尔曼滤波分析子模块对水压数据进行滤波和分析。
动态控制模块中，供水网络重构子模块根据优化后的供水方案对供水网络进行重构，遗传算法优化子模块应用遗传算法对供水网络进行自优化控制，水压调节子模块根据水压预测结果对水压进行调节，供水网络状态调整子模块根据优化后的供水方案调整供水网络的工作条件。
远程通信模块中，物联网连接子模块实现数据的远程传输和连接，数据收集与传输子模块负责数据的收集和传输，远程监控子模块实现对供水系统的远程监控，远程控制子模块实现对供水系统的远程控制。
综合评估模块中，系统效果反馈子模块对供水网络实施的效果进行反馈和评估，供水网络性能评估子模块对供水网络的性能进行评估，用户反馈收集子模块收集用户的反馈意见，绩效指标分析子模块对供水网络的绩效指标进行分析和评估。
请参阅图3，水压传感子模块基于物联网技术，采用模拟数字转换算法，对城市供水的实时水压进行测量，并收集数据，生成实时水压数据集；
天气数据子模块基于气象站接口，采用API调用方法，对城市的天气条件进行数据获取，生成实时天气数据集；
无人机巡检子模块基于图像识别技术，采用深度学习算法，通过无人机进行城市供水设施的巡检，收集设施状态数据，生成无人机巡检数据集；
卫星遥感子模块基于遥感技术，采用图像分割算法，通过卫星收集城市的大尺度供水情况和地形信息，并分析，生成卫星遥感数据集；
模拟数字转换算法具体为将模拟信号转换为数字信号进行数据采集，API调用方法具体为利用预设的应用程序接口从气象站获取天气数据，深度学习算法包括卷积神经网络、长短时记忆网络，图像分割算法具体为将图像分为多个区域。
水压传感子模块旨在通过物联网技术对城市供水的实时水压进行测量并收集数据。具体操作包括在关键位置安装水压传感器，利用模拟数字转换算法将模拟水压信号转换为数字数据，并将数字水压数据传输到数据采集模块，生成实时水压数据集。
天气数据子模块利用气象站接口通过API调用方法获取城市的实时天气数据，包括温度、湿度、降水等信息。获取的天气数据将传输到数据采集模块，生成实时天气数据集。
无人机巡检子模块通过无人机巡检城市供水设施的状态，并收集相关数据。操作包括使用装备摄像头和传感器的无人机，制定巡检计划和路径，启动无人机执行巡检任务，利用深度学习算法分析无人机捕获的图像并提取设施状态信息，最终将无人机巡检数据传输到数据采集模块，生成无人机巡检数据集。
卫星遥感子模块利用卫星遥感技术获取城市供水区域的大尺度图像和地形数据，并通过图像分割算法将图像分割为多个区域以便后续分析。操作还包括分析卫星遥感数据，提取与供水区域相关的信息，然后将卫星遥感数据传输到数据采集模块，生成卫星遥感数据集。
请参阅图4，数据标准化子模块基于实时水压数据集，采用Z-score标准化方法，对数据进行规范化处理，生成标准化数据集；
缺失值处理子模块基于标准化数据集，采用K-均值插补法，对数据中的缺失值进行处理，生成无缺失值数据集；
特征工程子模块基于无缺失值数据集，采用PCA特征提取法，对数据特征进行筛选和转化，生成特征工程后的数据集；
数据同步与对齐子模块基于特征工程后的数据集，采用时间序列对齐方法，确保数据在时间上的同步，生成清洗后数据集；
Z-score标准化方法具体为使用均值和标准差将数据转化为标准正态分布，K-均值插补法具体为使用K-均值聚类算法预测并填补数据中的缺失值，PCA特征提取法具体为主成分分析，用于数据的降维处理，时间序列对齐方法具体指使用时间戳将多来源的数据按时间对齐。
数据标准化子模块从水压传感子模块接收实时水压数据集，然后进行Z-score标准化处理。首先，计算水压数据的均值（μ）和标准差（σ）。接下来，对每个水压数据点应用Z-score标准化方法，将其转化为标准正态分布的值。标准化后的数据存储为标准化数据集。
缺失值处理子模块从数据标准化子模块接收标准化数据集，然后使用K-均值插补法处理其中的缺失值。对于具有缺失值的数据点，该方法使用K-均值聚类算法预测并填补缺失值，依赖其相邻数据点的数值和距离。处理后的数据存储为无缺失值数据集。
特征工程子模块从缺失值处理子模块接收无缺失值数据集，然后利用PCA（主成分分析）方法对数据进行特征提取。这包括计算协方差矩阵、特征值和特征向量，以及根据特征值的大小选择主成分，最终投影数据点到所选主成分上，生成新的特征空间。特征工程后的数据存储为特征工程数据集。
数据同步与对齐子模块从特征工程子模块接收特征工程后的数据集，然后使用时间序列对齐方法确保数据在时间上的同步。这包括确定一个统一的时间戳或时间间隔，并将每个数据点与最接近的时间戳对齐，以确保数据在时间上一致。处理后的数据存储为清洗后数据集。
请参阅图5，时间序列预测子模块基于清洗后数据集，采用长短时记忆网络，进行水压深度时间序列预测，融合自回归移动平均模型增强预测准确性，生成初步水压预测数据；
流计算子模块基于初步水压预测数据，采用流计算方法与Spark Streaming技术，进行水压的实时分析，响应外部变化，生成实时水压分析报告；
数据融合子模块基于实时水压分析报告，结合关联数据，采用数据融合算法与多源数据同化技术，生成融合后的水压预测数据；
卡尔曼滤波分析子模块基于融合后的水压预测数据，采用卡尔曼滤波器与贝叶斯估计，对数据进行优化，生成水压预测结果；
长短时记忆网络具体为递归神经网络，用于解决长时间序列问题，自回归移动平均模型具体为统计模型，用于时间序列数据分析，Spark Streaming具体为Apache Spark的扩展组件，支持实时数据处理，卡尔曼滤波器具体为线性二次估计算法，用于估计系统状态，贝叶斯估计具体指使用贝叶斯方法对统计估计进行概率描述。
时间序列预测子模块从清洗后的数据集中选择水压时间序列数据。使用Python的TensorFlow或PyTorch库创建LSTM模型。定义模型架构，包括LSTM层、Dense层等。将自回归移动平均模型与LSTM模型结合，用于增强预测准确性。使用训练数据对LSTM模型进行训练。使用训练好的模型对水压时间序列进行预测。
代码示例：
import tensorflow as tf,
from tensorflow.keras.models import Sequential,
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense;
# 构建LSTM模型?：
model = Sequential()，
model.add(LSTM(64, input_shape=(time_steps, input_features)))，
model.add(Dense(1))；
# 融合自回归移动平均模型；
# 在预测时将LSTM和自回归移动平均模型的预测结果融合；
# 模型训练和预测：
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')，
model.fit(train_data, train_labels, epochs=epochs, batch_size=batch_size)，
predicted_values = model.predict(test_data)。
流计算子模块从时间序列预测子模块获取初步水压预测数据。使用SparkStreaming技术创建实时数据流。在流计算过程中，响应外部变化并进行实时水压分析。
代码示例：
from pyspark.streaming import StreamingContext，
from pyspark import SparkContext。
# 数据接收：
initial_data_stream = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) ；
# 实时分析：
def process_data(rdd):
# 在这里执行实时分析操作，可以是聚合、过滤、窗口计算等，
# 对初步水压预测数据进行实时分析，
Pass，
initial_data_stream.foreachRDD(process_data)；
# 生成实时水压分析报告：
ssc.start()，
ssc.awaitTermination()。
数据融合子模块从流计算子模块获取实时水压分析报告。结合其他关联数据源，如天气数据、水质数据等。使用数据融合算法，如加权平均、卡尔曼滤波等，将不同数据源的信息融合在一起。
卡尔曼滤波分析子模块从数据融合子模块获取融合后的水压预测数据。实现卡尔曼滤波算法，对水压预测数据进行优化。使用贝叶斯估计方法进行概率描述。生成水压预测结果
代码示例：
from filterpy.kalman import KalmanFilter。
# 卡尔曼滤波器与贝叶斯估计：
kf = KalmanFilter(dim_x=2, dim_z=1)；
# 初始化卡尔曼滤波器的状态和过程噪声协方差矩阵：
kf.x = np.array([0., 0.]) # 初始状态，
kf.P = np.array([[1., 0.], [0., 1.]]) # 初始协方差矩阵；
# 对每个时间步应用卡尔曼滤波：
for measurement in measurements:
kf.predict()，
kf.update(measurement)；
# 生成水压预测结果：
predicted_pressure = kf.x[0]。
请参阅图6，供水网络重构子模块基于水压预测结果，采用网络重构技术与模块化设计原则，设计供水网络的结构性调整，生成初步供水网络方案；
遗传算法优化子模块基于初步供水网络方案，采用遗传算法与适应度函数评价，对供水网络进行自优化，生成优化中的供水网络方案；
水压调节子模块基于优化中的供水网络方案，采用PID控制器，进行水压调整，生成调整后的供水状态报告；
供水网络状态调整子模块基于调整后的供水状态报告，采用状态反馈控制与模糊逻辑，进行整体供水网络的状态调整，生成优化后的供水方案；
网络重构技术具体为重新设计和组织供水网络的结构以优化性能，遗传算法具体为自然选择的搜索优化算法，PID控制器具体为比例-积分-微分控制器，用于调节系统的动态行为，状态反馈控制具体为利用系统当前状态来调节行为。
在供水网络重构子模块中，首先进行数据准备和分析，接收水压预测结果，并深入分析现有供水网络的结构和水压分布情况。基于模块化设计原则，重新评估供水网络的结构，划分网络模块，并优化连接，以提高整体性能。最终生成初步供水网络方案，充分考虑水压平衡、管道布局和系统效率等关键因素。
在遗传算法优化子模块中，将初步供水网络方案转化为可操作的遗传算法编码形式，并设定适应度函数，以水压平衡、管道利用率和能耗等评价指标来评估供水网络方案。通过多代迭代搜索和自然选择，利用遗传算法选择出最有希望的供水网络结构，得到优化中的供水网络方案。
水压调节子模块在优化中的供水网络方案的基础上，初始化PID控制器的比例、积分和微分参数。使用PID控制器来调整供水网络中各节点的水压，以实现水压的稳定和优化的供水网络状态。此过程中，还需要记录水压调整过程中的状态变化，并生成供水状态报告，包括水压变化和管道流量等信息。
供水网络状态调整子模块基于调整后的供水状态报告，实施状态反馈控制和模糊逻辑控制，以维持整个供水网络的稳定状态。这包括根据实时监测数据来调整供水网络的行为，以确保系统的平稳运行。最终生成最优化后的供水方案，包括系统性能的优化和水压的稳定。
请参阅图7，物联网连接子模块基于优化后的供水方案，采用MQTT，构建与物联网的安全连接，并确保数据通道的稳定性，生成物联网连接通道；
数据收集与传输子模块基于物联网连接通道，采用数据冗余检测方法，实现对供水网络数据的精确收集，并进行传输，生成数据传输报告；
远程监控子模块基于数据传输报告，采用视觉分析算法，对供水网络进行实时远程监控，并捕捉异常情况，生成实时监控数据流；
远程控制子模块基于实时监控数据流，采用闭环反馈控制方法，对供水网络进行远程调整和控制，生成远程监控与控制结果；
MQTT具体为消息队列遥测传输协议，消息队列遥测传输协议是一种轻量级的发布/订阅模式通信协议，物联网连接通道包括数据传输链路、数据加密机制及连接验证，数据冗余检测具体指通过检查数据中的冗余信息，确保数据完整性和准确性，数据传输报告包括传输速度、数据完整性验证及异常记录，视觉分析算法具体为利用图像识别技术，对供水系统中的数据进行可视化展示，实时监控数据流包括监控图像、异常指标及时间戳。
在供水网络优化方案中，物联网连接子模块起到关键作用。首先，选择了MQTT作为通信协议，这是一种轻量级的发布/订阅模式通信协议，适合物联网应用。通过MQTT，建立了安全的连接，采用证书验证等安全措施，以确保通信的机密性和完整性。这为后续数据传输提供了坚实的基础，同时确保了连接的稳定性。这个子模块生成了物联网连接通道，为后续数据的传输和通信提供支持。
在数据收集与传输子模块中，基于物联网连接通道对供水网络的数据进行精确的收集。同时，采用数据冗余检测方法，如CRC校验，以确保传输的数据具有完整性和准确性。一旦数据通过检测，它们将通过物联网连接通道传输到数据接收端。这个子模块还生成数据传输报告，其中包括传输速度、数据完整性验证结果以及异常记录，提供了对数据传输效率和质量的洞察。
在远程监控子模块中，利用数据传输报告中的数据，以实时监控供水网络的状态。采用视觉分析算法，如图像识别技术，将数据可视化展示，使操作人员能够实时监控供水网络的状态。通过这个子模块，能够捕捉任何异常情况，如水压异常或管道问题，并及时记录。生成的实时监控数据流包括监控图像、异常指标和时间戳，这为后续决策提供了关键信息。
远程控制子模块在实时监控数据流的基础上操作。采用闭环反馈控制方法，它对供水网络进行远程调整和控制。根据实时监控数据流中的信息，如水压和流量，可以对供水网络的运行状态进行调整，以保持其在预期范围内运行。操作结果被记录下来，形成了远程监控与控制结果报告，为后续决策提供了反馈和数据支持。
请参阅图8，系统效果反馈子模块基于远程监控与控制结果，采用模拟验证技术，对供水网络的实施效果进行反馈，并进行效果验证，生成系统效果验证报告；
供水网络性能评估子模块基于系统效果验证报告，采用多维度评估算法，对供水网络进行性能评估，并分析其性能表现，生成供水网络性能评估报告；
用户反馈收集子模块基于供水网络性能评估报告，采用在线调查问卷方法，对用户的使用体验进行反馈收集，并进行数据整合，生成用户反馈数据集；
绩效指标分析子模块基于用户反馈数据集，采用数据挖掘技术，对供水网络的绩效指标进行深入分析，并提出优化方案，生成供水网络评估报告；
模拟验证技术具体指通过计算机仿真，验证系统的实际运行效果，系统效果验证报告包括模拟结果、实际运行数据比对及优化方案，多维度评估算法包括流量分析、压力分析及故障率分析，数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则及时间序列分析。
系统效果反馈子模块的主要任务是通过远程监控与控制结果，采用模拟验证技术，对供水网络的实施效果进行反馈。首先，它收集供水网络的运行数据，并使用计算机仿真进行模拟验证。然后，将模拟结果与实际运行数据进行比对，提出优化方案，并生成系统效果验证报告，其中包括模拟结果、实际运行数据比对及优化方案。
供水网络性能评估子模块建立在系统效果验证报告的基础上，采用多维度评估算法，如流量分析、压力分析和故障率分析，对供水网络的性能进行全面评估。它分析系统的稳定性和可靠性，生成供水网络性能评估报告，包括性能指标的分析结果和改进方案。
用户反馈收集子模块侧重于用户体验和满意度。它设计在线调查问卷，向用户群体发送问卷，然后收集、整合和分析用户的反馈意见。用户反馈数据集生成后，包括用户意见、满意度评分和改进方案等信息，为评估提供了重要的用户维度。
绩效指标分析子模块基于用户反馈数据集，采用数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则和时间序列分析，深入分析供水网络的绩效指标。它揭示用户反馈数据中的潜在模式和规律，进一步提出优化方案，以改善供水网络的性能和用户体验。生成供水网络评估报告，详细描述性能问题、优化方向和实施建议。
请参阅图9，基于实时水压的城市供水区域动态划分控制方法，基于实时水压的城市供水区域动态划分控制方法基于上述基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统执行，包括以下步骤：
S1：基于物联网技术，采用模拟数字转换算法，对城市供水的实时水压进行测量，并通过深度学习算法识别设施状态，生成实时水压数据集、设施状态数据集；
S2：基于实时水压数据集、设施状态数据集，采用Z分数标准化方法和K-均值插补法进行数据清洗，生成预处理后的数据集；
S3：基于预处理后的数据集，采用长短时记忆网络进行水压的时间序列预测，并利用Spark Streaming技术进行实时分析，生成水压时间序列预测数据；
S4：基于水压时间序列预测数据，采用数据融合算法和卡尔曼滤波优化预测数据，生成优化后的水压预测结果；
S5：基于优化后的水压预测结果，采用网络重构技术和PID控制器进行供水网络的结构调整，生成初步供水网络方案；
S6：基于初步供水网络方案，利用MQTT协议和数据冗余检测方法进行远程监控和数据传输，生成远程监控数据流；
S7：基于远程监控数据流，采用模拟验证技术和数据挖掘技术对绩效指标进行分析，生成供水网络评估报告。
深度学习算法具体指通过无人机图像，对供水设施的状况进行识别，Z分数标准化方法具体为将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，长短时记忆网络具体为用于处理时间序列数据的深度学习模型，卡尔曼滤波用于时间序列数据的修正，数据冗余检测方法具体为检查数据在传输过程中是否出现重复或错误。
通过物联网技术和深度学习算法，该系统能够实时监控供水网络的水压和设施状态。这有助于早期检测潜在问题，如漏水或设备故障，从而减少供水中断的风险。此外，数据的实时分析可促使迅速的决策制定。
使用Z分数标准化方法和K-均值插补法进行数据清洗，有助于确保数据的质量和一致性。这能够提高数据的可用性，并减少因不良数据导致的误差。
采用长短时记忆网络进行水压的时间序列预测，使供水网络能够预测未来水压变化。卡尔曼滤波进一步优化预测数据，确保更准确的结果。这有助于提前采取措施来维持合理的水压，减少供水紧急情况的发生。
基于优化后的水压预测结果，使用网络重构技术和PID控制器来进行供水网络的结构调整。这意味着系统可以根据需求进行实时调整，以确保供水网络在高峰时段和低负荷时段的高效运行。
利用MQTT协议和数据冗余检测方法，系统实现了远程监控和数据传输。这使供水网络管理人员能够远程访问数据，及时响应问题，从而减少人工巡检的需求，降低运维成本。
通过模拟验证技术和数据挖掘技术对绩效指标进行分析，系统可以更好地了解供水网络的绩效，发现潜在的问题，并提出改进方案。这有助于不断改进供水网络，提高用户体验和网络可靠性。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统，其特征在于：所述基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统包括数据采集模块、数据预处理模块、实时分析模块、动态控制模块、远程通信模块、综合评估模块；
所述数据采集模块基于物联网和遥感技术，通过水压传感器和无人机巡检收集城市供水的实时数据，生成原始数据集；
所述数据预处理模块基于原始数据集，采用数据清洗、数据标准化方法，对采集的数据进行预处理，生成清洗后数据集；
所述实时分析模块基于清洗后数据集，采用长短时记忆网络和流计算方法，进行水压预测和实时分析，输出水压预测结果；
所述动态控制模块基于水压预测结果，应用遗传算法对供水网络进行自优化控制，生成优化后的供水方案；
所述远程通信模块基于优化后的供水方案，选用消息队列遥测传输协议，实现数据的实时上传和下发，进行远程监控和控制，生成远程监控与控制结果；
所述综合评估模块基于远程监控与控制结果，对供水网络实施的效果进行效果反馈和性能评估，生成供水网络评估报告；
所述原始数据集包括实时水压数据、天气数据、遥感数据，所述水压预测结果具体为未来时间段区域内的预期水压值，所述优化后的供水方案具体指调整后供水网络的工作条件，包括阀门和泵的工作状态，所述供水网络评估报告具体包括系统的运行状态、效果反馈、性能指标。
2.根据权利要求1所述的基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统，其特征在于：所述数据采集模块包括水压传感子模块、天气数据子模块、无人机巡检子模块、卫星遥感子模块；
所述数据预处理模块包括数据标准化子模块、缺失值处理子模块、特征工程子模块、数据同步与对齐子模块；
所述实时分析模块包括时间序列预测子模块、流计算子模块、数据融合子模块、卡尔曼滤波分析子模块；
所述动态控制模块包括供水网络重构子模块、遗传算法优化子模块、水压调节子模块、供水网络状态调整子模块；
所述远程通信模块包括物联网连接子模块、数据收集与传输子模块、远程监控子模块、远程控制子模块；
所述综合评估模块包括系统效果反馈子模块、供水网络性能评估子模块、用户反馈收集子模块、绩效指标分析子模块。
3.根据权利要求2所述的基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统，其特征在于：所述水压传感子模块基于物联网技术，采用模拟数字转换算法，对城市供水的实时水压进行测量，并收集数据，生成实时水压数据集；
所述天气数据子模块基于气象站接口，采用API调用方法，对城市的天气条件进行数据获取，生成实时天气数据集；
所述无人机巡检子模块基于图像识别技术，采用深度学习算法，通过无人机进行城市供水设施的巡检，收集设施状态数据，生成无人机巡检数据集；
所述卫星遥感子模块基于遥感技术，采用图像分割算法，通过卫星收集城市的大尺度供水情况和地形信息，并分析，生成卫星遥感数据集；
所述模拟数字转换算法具体为将模拟信号转换为数字信号进行数据采集，所述API调用方法具体为利用预设的应用程序接口从气象站获取天气数据，所述深度学习算法包括卷积神经网络、长短时记忆网络，所述图像分割算法具体为将图像分为多个区域。
4.根据权利要求2所述的基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统，其特征在于：所述数据标准化子模块基于实时水压数据集，采用Z-score标准化方法，对数据进行规范化处理，生成标准化数据集；
所述缺失值处理子模块基于标准化数据集，采用K-均值插补法，对数据中的缺失值进行处理，生成无缺失值数据集；
所述特征工程子模块基于无缺失值数据集，采用PCA特征提取法，对数据特征进行筛选和转化，生成特征工程后的数据集；
所述数据同步与对齐子模块基于特征工程后的数据集，采用时间序列对齐方法，确保数据在时间上的同步，生成清洗后数据集；
所述Z-score标准化方法具体为使用均值和标准差将数据转化为标准正态分布，所述K-均值插补法具体为使用K-均值聚类算法预测并填补数据中的缺失值，所述PCA特征提取法具体为主成分分析，用于数据的降维处理，所述时间序列对齐方法具体指使用时间戳将多来源的数据按时间对齐。
5.根据权利要求2所述的基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统，其特征在于：所述时间序列预测子模块基于清洗后数据集，采用长短时记忆网络，进行水压深度时间序列预测，融合自回归移动平均模型增强预测准确性，生成初步水压预测数据；
所述流计算子模块基于初步水压预测数据，采用流计算方法与Spark Streaming技术，进行水压的实时分析，响应外部变化，生成实时水压分析报告；
所述数据融合子模块基于实时水压分析报告，结合关联数据，采用数据融合算法与多源数据同化技术，生成融合后的水压预测数据；
所述卡尔曼滤波分析子模块基于融合后的水压预测数据，采用卡尔曼滤波器与贝叶斯估计，对数据进行优化，生成水压预测结果；
所述长短时记忆网络具体为递归神经网络，用于解决长时间序列问题，所述自回归移动平均模型具体为统计模型，用于时间序列数据分析，所述Spark Streaming具体为ApacheSpark的扩展组件，支持实时数据处理，所述卡尔曼滤波器具体为线性二次估计算法，用于估计系统状态，所述贝叶斯估计具体指使用贝叶斯方法对统计估计进行概率描述。
6.根据权利要求2所述的基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统，其特征在于：所述供水网络重构子模块基于水压预测结果，采用网络重构技术与模块化设计原则，设计供水网络的结构性调整，生成初步供水网络方案；
所述遗传算法优化子模块基于初步供水网络方案，采用遗传算法与适应度函数评价，对供水网络进行自优化，生成优化中的供水网络方案；
所述水压调节子模块基于优化中的供水网络方案，采用PID控制器，进行水压调整，生成调整后的供水状态报告；
所述供水网络状态调整子模块基于调整后的供水状态报告，采用状态反馈控制与模糊逻辑，进行整体供水网络的状态调整，生成优化后的供水方案；
所述网络重构技术具体为重新设计和组织供水网络的结构以优化性能，所述遗传算法具体为自然选择的搜索优化算法，所述PID控制器具体为比例-积分-微分控制器，用于调节系统的动态行为，所述状态反馈控制具体为利用系统当前状态来调节行为。
7.根据权利要求2所述的基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统，其特征在于：所述物联网连接子模块基于优化后的供水方案，采用MQTT，构建与物联网的安全连接，并确保数据通道的稳定性，生成物联网连接通道；
所述数据收集与传输子模块基于物联网连接通道，采用数据冗余检测方法，实现对供水网络数据的精确收集，并进行传输，生成数据传输报告；
所述远程监控子模块基于数据传输报告，采用视觉分析算法，对供水网络进行实时远程监控，并捕捉异常情况，生成实时监控数据流；
所述远程控制子模块基于实时监控数据流，采用闭环反馈控制方法，对供水网络进行远程调整和控制，生成远程监控与控制结果；
所述MQTT具体为消息队列遥测传输协议，所述消息队列遥测传输协议是一种轻量级的发布/订阅模式通信协议，所述物联网连接通道包括数据传输链路、数据加密机制及连接验证，所述数据冗余检测具体指通过检查数据中的冗余信息，确保数据完整性和准确性，所述数据传输报告包括传输速度、数据完整性验证及异常记录，所述视觉分析算法具体为利用图像识别技术，对供水系统中的数据进行可视化展示，所述实时监控数据流包括监控图像、异常指标及时间戳。
8.根据权利要求2所述的基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统，其特征在于：所述系统效果反馈子模块基于远程监控与控制结果，采用模拟验证技术，对供水网络的实施效果进行反馈，并进行效果验证，生成系统效果验证报告；
所述供水网络性能评估子模块基于系统效果验证报告，采用多维度评估算法，对供水网络进行性能评估，并分析其性能表现，生成供水网络性能评估报告；
所述用户反馈收集子模块基于供水网络性能评估报告，采用在线调查问卷方法，对用户的使用体验进行反馈收集，并进行数据整合，生成用户反馈数据集；
所述绩效指标分析子模块基于用户反馈数据集，采用数据挖掘技术，对供水网络的绩效指标进行深入分析，并提出优化方案，生成供水网络评估报告；
所述模拟验证技术具体指通过计算机仿真，验证系统的实际运行效果，所述系统效果验证报告包括模拟结果、实际运行数据比对及优化方案，所述多维度评估算法包括流量分析、压力分析及故障率分析，所述数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则及时间序列分析。
9.基于实时水压的城市供水区域动态划分控制方法，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的基于实时水压的城市供水区域动态划分控制系统执行，包括以下步骤：
基于物联网技术，采用模拟数字转换算法，对城市供水的实时水压进行测量，并通过深度学习算法识别设施状态，生成实时水压数据集、设施状态数据集；
基于所述实时水压数据集、设施状态数据集，采用Z分数标准化方法和K-均值插补法进行数据清洗，生成预处理后的数据集；
基于所述预处理后的数据集，采用长短时记忆网络进行水压的时间序列预测，并利用Spark Streaming技术进行实时分析，生成水压时间序列预测数据；
基于所述水压时间序列预测数据，采用数据融合算法和卡尔曼滤波优化预测数据，生成优化后的水压预测结果；
基于所述优化后的水压预测结果，采用网络重构技术和PID控制器进行供水网络的结构调整，生成初步供水网络方案；
基于所述初步供水网络方案，利用MQTT协议和数据冗余检测方法进行远程监控和数据传输，生成远程监控数据流；
基于所述远程监控数据流，采用模拟验证技术和数据挖掘技术对绩效指标进行分析，生成供水网络评估报告。
10.根据权利要求9所述的基于实时水压的城市供水区域动态划分控制方法，其特征在于：所述深度学习算法具体指通过无人机图像，对供水设施的状况进行识别，所述Z分数标准化方法具体为将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，所述长短时记忆网络具体为用于处理时间序列数据的深度学习模型，所述卡尔曼滤波用于时间序列数据的修正，所述数据冗余检测方法具体为检查数据在传输过程中是否出现重复或错误。
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|---|---|---|---|---|
| CN117395166A (zh) * | 2023-12-11 | 2024-01-12 | 四海良田(天津)智能科技有限公司 | 基于物联网的智能农业管理平台 |
| CN117457217A (zh) * | 2023-12-22 | 2024-01-26 | 天津医科大学朱宪彝纪念医院(天津医科大学代谢病医院、天津代谢病防治中心) | 一种糖尿病肾病风险评估方法及系统 |
| CN117493777A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-02-02 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 基于物联网的超声波流量计数据清洗方法、系统及装置 |
| CN117634364A (zh) * | 2024-01-23 | 2024-03-01 | 湖南省建筑设计院集团股份有限公司 | 基于全生命周期运行能耗的供水管网系统的能耗评估方法 |
| CN117709685A (zh) * | 2024-02-04 | 2024-03-15 | 福州智水匠数字科技有限公司 | 一种分布式供水智能调度系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102385313A (zh) * | 2011-06-17 | 2012-03-21 | 上海市供水调度监测中心 | 基于实时水压信息的城市供水区域动态划分控制方法 |
| CN110138842A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-08-16 | 武汉理工大学 | 基于mqtt协议的微波烧结实时远程监控系统 |
| CN113420967A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-09-21 | 上海城投水务(集团)有限公司 | 一种基于预测的城市供水管网运行评估方法 |
| CN114462688A (zh) * | 2022-01-11 | 2022-05-10 | 湖南大学 | 一种基于lstm模型和动态阈值确定算法的爆管检测方法 |
| CN115204502A (zh) * | 2022-07-21 | 2022-10-18 | 合肥工业大学 | 压力预测模型的训练和预测方法、系统、设备及存储介质 |
| CN117010863A (zh) * | 2023-08-10 | 2023-11-07 | 绍兴市麦芒智能科技有限公司 | 一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统和方法 |
-
2023
- 2023-11-14 CN CN202311506557.8A patent/CN117236657A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102385313A (zh) * | 2011-06-17 | 2012-03-21 | 上海市供水调度监测中心 | 基于实时水压信息的城市供水区域动态划分控制方法 |
| CN110138842A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-08-16 | 武汉理工大学 | 基于mqtt协议的微波烧结实时远程监控系统 |
| CN113420967A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-09-21 | 上海城投水务(集团)有限公司 | 一种基于预测的城市供水管网运行评估方法 |
| CN114462688A (zh) * | 2022-01-11 | 2022-05-10 | 湖南大学 | 一种基于lstm模型和动态阈值确定算法的爆管检测方法 |
| CN115204502A (zh) * | 2022-07-21 | 2022-10-18 | 合肥工业大学 | 压力预测模型的训练和预测方法、系统、设备及存储介质 |
| CN117010863A (zh) * | 2023-08-10 | 2023-11-07 | 绍兴市麦芒智能科技有限公司 | 一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统和方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 黄祚继，赵以国，孙金彦，陈宏伟，王春林等著: "《水灾旱情监测分析研究》", 30 April 2020, 黄河水利出版社, pages: 52 - 53 * |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117395166A (zh) * | 2023-12-11 | 2024-01-12 | 四海良田(天津)智能科技有限公司 | 基于物联网的智能农业管理平台 |
| CN117457217A (zh) * | 2023-12-22 | 2024-01-26 | 天津医科大学朱宪彝纪念医院(天津医科大学代谢病医院、天津代谢病防治中心) | 一种糖尿病肾病风险评估方法及系统 |
| CN117457217B (zh) * | 2023-12-22 | 2024-05-24 | 天津医科大学朱宪彝纪念医院(天津医科大学代谢病医院、天津代谢病防治中心) | 一种糖尿病肾病风险评估方法及系统 |
| CN117493777A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-02-02 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 基于物联网的超声波流量计数据清洗方法、系统及装置 |
| CN117493777B (zh) * | 2023-12-29 | 2024-03-15 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 基于物联网的超声波流量计数据清洗方法、系统及装置 |
| CN117634364A (zh) * | 2024-01-23 | 2024-03-01 | 湖南省建筑设计院集团股份有限公司 | 基于全生命周期运行能耗的供水管网系统的能耗评估方法 |
| CN117634364B (zh) * | 2024-01-23 | 2024-04-16 | 湖南省建筑设计院集团股份有限公司 | 基于全生命周期运行能耗的供水管网系统的能耗评估方法 |
| CN117709685A (zh) * | 2024-02-04 | 2024-03-15 | 福州智水匠数字科技有限公司 | 一种分布式供水智能调度系统 |
| CN117709685B (zh) * | 2024-02-04 | 2024-05-03 | 福州智水匠数字科技有限公司 | 一种分布式供水智能调度系统 |
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