[发明专利]一种混流管网水量的预测方法及装置

权利要求书

1.一种混流管网水量的预测方法，其特征在于，包括：

获取预设的水量监测设备发送的排水管网的水量监测数据，并对所述水量监测数据进行预处理；所述预处理包括：清洗无效数据和优化所述水量监测数据的时间分辨率；

对预处理后的所述水量监测数据进行数据挖掘分析处理，构建水量监测数据项；

对所述水量监测数据项进行训练，构建多层感知机模型；

利用所述多层感知机模型预测管网水量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述水量监测数据包括：水量逐分钟监测数据、瞬时降雨量逐分钟监测数据、温度逐分钟监测数据、湿度逐分钟监测数据和监测数据采集时刻；

所述获取预设的水量监测设备发送的排水管网的水量监测数据，包括：

接收设置在排水管网上的水量计监测的所述水量逐分钟监测数据；

接收设置在排水管网汇水片区内的雨量计监测的所述瞬时降雨量逐分钟监测数据，温度计监测的所述温度逐分钟监测数据，湿度计监测的所述湿度逐分钟监测数据；

提取所述水量逐分钟监测数据、所述瞬时降雨量逐分钟监测数据、所述温度逐分钟监测数据和所述湿度逐分钟监测数据具体的采集时间作为各自的所述监测数据采集时刻，并确定所述采集时间对应的日期类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述水量监测数据进行预处理，包括：

对所述水量监测数据中的缺失值、异常值和错误值进行数据清洗；

对数据清洗后的所述水量监测数据进行分辨率重构，将所述水量监测数据的数据时间精度由分钟级精度调整为小时级精度；将所述水量逐分钟监测数据调整为水量逐时监测数据，所述瞬时降雨量逐分钟监测数据调整为瞬时降雨量逐时监测数据，所述温度逐分钟监测数据调整为温度逐时监测数据，所述湿度逐分钟监测数据调整为湿度逐时监测数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述水量监测数据项包括：数值型数据项和类别型数据项；

所述对预处理后的所述水量监测数据进行数据挖掘分析处理，构建水量监测数据项，包括：

依据所述瞬时降雨量逐时监测数据计算单场累计降雨量及确定降雨影响阶段；

由所述水量逐时监测数据、所述瞬时降雨量逐时监测数据、所述温度逐时监测数据、所述湿度逐时监测数据所述单场累计降雨量和所述监测数据采集时刻构建所述数值型数据项；

由所述降雨影响阶段和所述日期类型构建所述类别型数据项。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述瞬时降雨量逐时监测数据计算单场累计降雨量，包括：

根据所述瞬时降雨量逐时监测数据和预先获取的相同管网汇水片区的逐时降雨历史数据试算在不同的预设降雨最小时间间隔下，降雨实际间隔的变异系数；

根据试算结果选取变异系数为1时的降雨最小时间间隔；

根据所述降雨最小时间间隔划分降雨场次；

依据所述降雨场次和所述瞬时降雨量逐时监测数据计算所述单场累计降雨量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定降雨影响阶段，包括：

对所述瞬时降雨量逐时监测数据按设定标准进行筛选，选取旱天水量数据，并将所述旱天水量数据划分所述日期类型；所述日期类型包括：工作日和非工作日；

对所述旱天水量数据进行统计分析，得到24小时的旱天管网逐时平均水量；

依据所述旱天管网逐时平均水量和所述日期类型得到工作日旱天管网基础水量和非工作日旱天管网基础水量；

结合所述降雨场次、所述工作日旱天管网基础水量和所述非工作日旱天管网基础水量，确定所述降雨影响阶段。