[发明专利]以电折水计算模型构建方法、用水量确定方法及装置

权利要求书

1.一种以电折水计算模型构建方法，其特征在于，包括：

获取已标记以电折水系数和用水量且包括以电折水影响因子数据的多个样本数据；

将多个样本数据划分为训练集和验证集；

利用所述训练集对机器学习模型进行训练，并利用所述验证集对训练后的机器学习模型进行验证，得到以电折水计算模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以电折水影响因子包括：水泵自身特性和性能、地下水位埋深、电网电压、灌溉方式和用电量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练集对机器学习模型进行训练，并利用所述验证集对训练后的机器学习模型进行验证，得到以电折水计算模型，包括：

利用所述训练集分别对不同类型的机器学习模型进行训练；

利用所述验证集分别对训练后的不同类型的机器学习模型进行验证，得到对训练后的不同类型的机器学习模型的评估指标；

根据对训练后的不同类型的机器学习模型的评估指标，选取综合效果最好的机器学习模型确定为所述以电折水计算模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练集对机器学习模型进行训练，并利用所述验证集对训练后的机器学习模型进行验证，得到以电折水计算模型，包括：

利用所述训练集对机器学习模型进行训练；

利用所述验证集对训练后的机器学习模型进行验证；

以新增典型井数据检验验证后的机器学习模型的精度；

在机器学习模型的精度满足预设要求的情况下，将验证后的机器学习模型确定为所述以电折水计算模型；

在机器学习模型的精度不满足预设要求的情况下，更新所述训练集和所述验证集，并返回执行利用所述训练集对机器学习模型进行训练，直到机器学习模型的精度满足预设要求。

5.一种用水量确定方法，其特征在于，包括：

获取待计算用水量对象的以电折水影响因子数据；

将所述待计算用水量对象的以电折水影响因子数据输入以电折水计算模型，得到所述待计算用水量对象对应的以电折水系数和用水量，所述以电折水计算模型是利用权利要求1～4中任意一项所述的以电折水计算模型构建方法构建的。

6.一种以电折水计算模型构建装置，其特征在于，包括：

样本获取单元，用于获取已标记以电折水系数和用水量且包括以电折水影响因子数据的多个样本数据；

样本划分单元，用于将多个样本数据划分为训练集和验证集；

模型构建单元，用于利用所述训练集对机器学习模型进行训练，并利用所述验证集对训练后的机器学习模型进行验证，得到以电折水计算模型。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述以电折水影响因子包括：水泵自身特性和性能、地下水位埋深、电网电压、灌溉方式和用电量。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述模型构建单元，具体用于：

利用所述训练集分别对不同类型的机器学习模型进行训练；

利用所述验证集分别对训练后的不同类型的机器学习模型进行验证，得到对训练后的不同类型的机器学习模型的评估指标；

根据对训练后的不同类型的机器学习模型的评估指标，选取综合效果最好的机器学习模型确定为所述以电折水计算模型。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述模型构建单元，具体用于：

利用所述训练集对机器学习模型进行训练；

利用所述验证集对训练后的机器学习模型进行验证；

以新增典型井数据检验验证后的机器学习模型的精度；

在机器学习模型的精度满足预设要求的情况下，将验证后的机器学习模型确定为所述以电折水计算模型；

在机器学习模型的精度不满足预设要求的情况下，更新所述训练集和所述验证集，并返回执行利用所述训练集对机器学习模型进行训练，直到机器学习模型的精度满足预设要求。

10.一种用水量确定装置，其特征在于，包括：

数据获取单元，用于获取待计算用水量对象的以电折水影响因子数据；

用水量计算单元，用于将所述待计算用水量对象的以电折水影响因子数据输入以电折水计算模型，得到所述待计算用水量对象对应的以电折水系数和用水量，所述以电折水计算模型是利用权利要求1～4中任意一项所述的以电折水计算模型构建方法构建的。