[发明专利]一种基于水文机器人的多源数据融合方法及装置在审

专利信息
申请号: 202111236013.5 申请日: 2021-10-22
公开(公告)号: CN113986897A 公开(公告)日: 2022-01-28
发明(设计)人: 郑雅莲;刘攀;韩东阳;谢康 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: G06F16/215 分类号: G06F16/215;G06F16/25
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 罗飞
地址: 430072 湖*** 国省代码: 湖北;42
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 水文 机器人 数据 融合 方法 装置
【说明书】:

发明提供了一种基于水文机器人的多源数据融合方法及装置,其中的数据融合方法包括以下步骤:步骤1、数据的采集、传输与存储,采集和传输流域水文测站与水文机器人等移动式设备的测量数据,在统一数据格式后,将数据存储至水文信息数据库;步骤2、构建多源数据校验规则,包括水文测站与机器人数据相互校验规则、水文机器人多点数据校验规则;步骤3、依据上述校验规则,进行数据异常值的诊断与误差源的判别;步骤4、校正水文数据,转换数据时间尺度,实现多源数据的融合。本发明适用于水文测站与水文机器人的数据校验场景,通过水文机器人的多机联动,能实现多源数据的实时校验与融合,提高水文数据的测量精度。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种基于水文机器人的多源数据融合方法及装置。

背景技术

随着“天-空-地一体化监测技术”的发展与水资源管理系统的升级,水文水资源领域对水文数据质量的要求进一步提升。但目前,仍存在流域上下游测站数据难以匹配、单个测站数据偏离正常范围等问题,致使数据缺失、异常。

目前,水文测站主要通过“测报算”单向传输模式将水文数据报送至各需求部门,水文数据的审查与汇编往往在水文预报、水资源管理等工作完成后进行。因此,存在数据校验不及时的问题,也难以为水资源管理工作提供更好的数据服务。目前,针对水文数据实时校验的技术成果较少,而公布报道出的相关技术中,没有针对多源水文监测数据进行数据校验与融合的方法。

发明内容

本发明提出一种基于水文机器人的多源数据融合方法及装置,用于解决或者至少部分解决现有技术中存在的水文数据的精度不高的技术问题。

为了解决上述技术问题,本发明第一方面提供了一种基于水文机器人的多源数据融合方法,包括:

S1:采集移动式设备的水文监测数据,将采集的水文监测数据传输至水文自动测报系统的中心计算机,将所述水文监测数据按照统一数据格式进行转换并存储至水文信息数据库,其中移动式设备包括水文测站、水文机器人;

S2:构建多源数据校验规则,包括水文测站数据与机器人数据相互校验规则以及水文机器人多点数据校验规则;

S3:根据多源数据校验规则对数据异常情况进行判别,并对数据误差源进行判别;

S4:根据数据异常判别结果以及数据误差源判别结果,对水文监测数据进校正,并依据预设时间尺度将校正后数据转化为同一时间尺度的数据集。

在一种实施方式中,步骤S1中,所述统一数据格式为矩阵形式,统一数据格式包含三个索引x,y,zi,其中,x为站点名称,y为测量时间,zi(i=1,2,3,...,n)为对应的水文变量,n为水文变量个数,水文变量包括水位、流量、降水量。

在一种实施方式中,步骤S2中的水文机器人多点数据校验规则,包括水文机器人在不同测点不同水文变量校验规则、不同测点同一水文变量校验规则、同一测点不同水文变量校验规则和同一测点同一水文变量校验规则,

其中,根据水文机器人在不同测点不同水文变量校验规则进行异常情况判别,包括:通过水文模型的降雨径流关系进行当前测点流量与上游测点降水量的相互校验,通过水力学模型进行当前测点流量、水位与上游测点流量、水位的相互校验;

根据不同测点同一水文变量校验规则进行异常情况判别,包括:根据邻近站点或上下游站点的同一水文变量相关关系,判别水文变量的异常情况;

根据同一测点不同水文变量校验规则进行异常情况判别,包括:通过当前测点不同水文变量的相关关系,判别数据的异常情况;

根据同一测点同一水文变量校验规则进行异常情况判别,包括:对于任意单一水文变量,通过当前测量数据与历史数据的对比,判别对比结果是否在正常取值范围内,进而判别数据异常情况。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉大学,未经武汉大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111236013.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top