CN109978263A - 一种园林水系水位预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了本实施例提供一种园林水系水位预警方法，预警方法如下步骤：确立若干园林水系水位的影响因素；收集影响因素的历史信息；基于收集到的历史信息，建立水位预测模型；基于当前时刻的影响因素和水位预测模型，对预定时间后的水位进行预测；判断预定时间后的水位是否需要预警。本发明的有益效果为现有园林水系报警系统基本没有预警能力，应用本方法后，实现自动化运行，提前报警，园林环境下报警判断准确率高。
Description
技术领域
本发明属于园林领域，具体涉及一种园林水系水位预警方法。
背景技术
现代园林水系不仅具有传统景观应有的观赏性，还需具备调节城市生态环境、承载人文情怀、防洪抗旱等功能；水位预警对可能发生的堵塞、汛情、险情、灾情进行提前预报，及时采取预防与补救措施，保障人民生命财产安全具有重要作用；对于湿地公园，水位预警预测能够综合监控整体环境，既有利于生态保护，也有利于对湿地公园的合理开发。
因此，需要设计一种园林水系水位预警方法。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种园林水系水位预警方法，本发明能够动化运行，提前报警，园林环境下报警判断准确率高。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种园林水系水位预警方法，所述预警方法如下步骤：确立若干园林水系水位的影响因素；收集影响因素的历史信息；基于收集到的历史信息，建立水位预测模型；基于当前时刻的影响因素和水位预测模型，对预定时间后的水位进行预测；判断预定时间后的水位是否需要预警。
优选地，所述影响因素包括一天内园林范围的天气预报降雨量、园林土壤含水量、园林水系水位、园林水系的排水流速、园林水系的输入流速。
优选地，所述影响因素中一天内园林范围的天气预报降雨量、园林土壤含水量、园林水系水位作为线性影响因素，所述影响因素中园林水系的排水流速、园林水系的输入流速作为非线性影响因素。
优选地，所述建立水位预测模型包括：对影响因素进行归一化处理，形成一天内园林范围的天气预报降雨量、园林土壤含水量、园林水系水位、园林水系的排水流速、园林水系的输入流速；设一天后的园林水系水位为，则满足如下计算式组：
；其中，、c、h基于收集到的历史信息通过机器学习算法求得。
优选地，所述机器学习算法为Boosting算法。
优选地，所述基于当前时刻的影响因素和水位预测模型，对预定时间后的水位进行预测包括：每十五分钟进行一次预测。
优选地，所述判断预定时间后的水位是否需要预警包括：将预测获得的园林水系水位与设定报警值比较大小，若大于所述设定报警值则报警。
本发明还提供一种园林水系水位预警系统，所述预警系统包括：收集单元，所述收集单元收集园林水系水位的影响因素的历史信息；预测单元，所述预测单元与所述收集单元连接，所述预测单元内置基于所述影响因素的预测算式，所述预测单元接收所述历史信息，根据所述历史信息确立预测算式中的常量；报警单元，所述报警单元与所述预测单元连接，所述报警单元判断预定时间后的水位是否需要预警。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
1、现有园林水系报警系统基本没有预警能力，应用本方法后，实现自动化运行，提前报警，园林环境下报警判断准确率高；
2、每十五分钟更新一次，使得预警效果更好；
3、采用机器学习算法确立预测模型，使得预测准确度进一步提高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“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。
如图1所示，本实施例提供一种园林水系水位预警方法，预警方法如下步骤：确立若干园林水系水位的影响因素；收集影响因素的历史信息；基于收集到的历史信息，建立水位预测模型；基于当前时刻的影响因素和水位预测模型，对预定时间后的水位进行预测；判断预定时间后的水位是否需要预警。
影响因素包括一天内园林范围的天气预报降雨量、园林土壤含水量、园林水系水位、园林水系的排水流速、园林水系的输入流速。
影响因素中一天内园林范围的天气预报降雨量、园林土壤含水量、园林水系水位作为线性影响因素，影响因素中园林水系的排水流速、园林水系的输入流速作为非线性影响因素。
建立水位预测模型包括：对影响因素进行归一化处理，形成一天内园林范围的天气预报降雨量、园林土壤含水量、园林水系水位、园林水系的排水流速、园林水系的输入流速；设一天后的园林水系水位为，则满足如下计算式组：；其中，、c、h基于收集到的历史信息通过机器学习算法求得。
归一化处理是指，对某组待归一化的数据，做如下处理：
每个数据归一化后的数值=（该数据的当前值-整组数据中最小值）/（整组数据中的最大值-整组数据中的最小值）。每种数据单独进行归一化，例如x1只通过所有x1的历史测量值进行。
归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。简化计算，缩小量值的有效办法。例如，滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后，频率都是截止频率的相对值，没有了量纲。阻抗以电源内阻作归一化后，各个阻抗都成了一种相对阻抗值，“欧姆”这个量纲也没有了。等各种运算都结束后，反归一化一切都复原了。信号处理工具箱中经常使用的是nyquist频率，它被定义为采样频率的二分之一，在滤波器的阶数选择和设计中的截止频率均使用nyquist频率进行归一化处理。例如对于一个采样频率为500hz的系统，400hz的归一化频率就为400/500=0.8，归一化频率范围在[0，1]之间。如果将归一化频率转换为角频率，则将归一化频率乘以2*pi，如果将归一化频率转换为hz，则将归一化频率乘以采样频率的一半。
具体的，影响因素是一组具有时间维度的数值，如2015年1月1日12点整，是指从该时间点起至2015年1月2日12点整的预报累计降雨量累加值，通过网络获得项目实际地域对应的降雨量数据；是指该时间点通过土壤含水量检测仪器获得数值；是指该时间点下通过水位仪测得的园林水位数值；是指园林水系溢流口的仪器测得排出流速；是指园林水系外部向圆林内部水系流入的速度，通过人工获取或自动仪器获取，如果不能精确到每15分钟一个输入量，用当前时间段的流速信息代替，如输入是每个小时的外部流速，则该小时内4个预测时刻均用该小时的流速信息。参数x1~x5 和对应的24小时后的水位y值，共6个参数作为一组，在历史信息中选择典型的数据对（已经发生的y和其对应的x），根据已知数据，求解未知参数的方法为纯数学求解过程，可以通过程序调用对应的库函数完成，不限于Boosting方法。
机器学习算法为Boosting算法。
Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法，这种方法通过构造一个预测函数系列，然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。他是一种框架算法，主要是通过对样本集的操作获得样本子集，然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器。他可以用来提高其他弱分类算法的识别率，也就是将其他的弱分类算法作为基分类算法放于Boosting 框架中，通过Boosting框架对训练样本集的操作，得到不同的训练样本子集，用该样本子集去训练生成基分类器;每得到一个样本集就用该基分类算法在该样本集上产生一个基分类器，这样在给定训练轮数 n 后，就可产生 n 个基分类器，然后Boosting框架算法将这 n个基分类器进行加权融合，产生一个最后的结果分类器，在这 n个基分类器中，每个单个的分类器的识别率不一定很高，但他们联合后的结果有很高的识别率，这样便提高了该弱分类算法的识别率。在产生单个的基分类器时可用相同的分类算法，也可用不同的分类算法，这些算法一般是不稳定的弱分类算法，如神经网络(BP)，决策树(C4.5)等。
基于当前时刻的影响因素和水位预测模型，对预定时间后的水位进行预测包括：每十五分钟进行一次预测。
判断预定时间后的水位是否需要预警包括：将预测获得的园林水系水位与设定报警值比较大小，若大于设定报警值则报警。
本实施例还提供一种园林水系水位预警系统，基于前述的预警方法，预警系统包括：收集单元，收集单元收集园林水系水位的影响因素的历史信息；预测单元，预测单元与收集单元连接，预测单元内置基于影响因素的预测算式，预测单元接收历史信息，根据历史信息确立预测算式中的常量；报警单元，报警单元与预测单元连接，报警单元判断预定时间后的水位是否需要预警。常量即前述、c、h。
尽管上述实施例已对本发明作出具体描述，但是对于本领域的普通技术人员来说，应该理解为可以在不脱离本发明的精神以及范围之内基于本发明公开的内容进行修改或改进，这些修改和改进都在本发明的精神以及范围之内。
Claims (8)
1.一种园林水系水位预警方法，其特征在于，所述预警方法如下步骤：
确立若干园林水系水位的影响因素；
收集影响因素的历史信息；
基于收集到的历史信息，建立水位预测模型；
基于当前时刻的影响因素和水位预测模型，对预定时间后的水位进行预测；
判断预定时间后的水位是否需要预警。
2.根据权利要求1所述的园林水系水位预警方法，其特征在于，所述影响因素包括一天内园林范围的天气预报降雨量、园林土壤含水量、园林水系水位、园林水系的排水流速、园林水系的输入流速。
3.根据权利要求2所述的园林水系水位预警方法，其特征在于，所述影响因素中一天内园林范围的天气预报降雨量、园林土壤含水量、园林水系水位作为线性影响因素，所述影响因素中园林水系的排水流速、园林水系的输入流速作为非线性影响因素。
4.根据权利要求3所述的园林水系水位预警方法，其特征在于，所述建立水位预测模型包括：
对影响因素进行归一化处理，形成一天内园林范围的天气预报降雨量、园林土壤含水量、园林水系水位、园林水系的排水流速、园林水系的输入流速；
设一天后的园林水系水位为，则满足如下计算式组：
；
；
；
；
其中，、c、h基于收集到的历史信息通过机器学习算法求得。
5.根据权利要求4所述的园林水系水位预警方法，其特征在于，所述机器学习算法为Boosting算法。
6.根据权利要求5所述的园林水系水位预警方法，其特征在于，所述基于当前时刻的影响因素和水位预测模型，对预定时间后的水位进行预测包括：
每十五分钟进行一次预测。
7.根据权利要求所述的园林水系水位预警方法，其特征在于，所述判断预定时间后的水位是否需要预警包括：
将预测获得的园林水系水位与设定报警值比较大小，若大于所述设定报警值则报警。
8.一种园林水系水位预警系统，其特征在于，所述预警系统包括：
收集单元，所述收集单元收集园林水系水位的影响因素的历史信息；
预测单元，所述预测单元与所述收集单元连接，所述预测单元内置基于所述影响因素的预测算式，所述预测单元接收所述历史信息，根据所述历史信息确立预测算式中的常量；
报警单元，所述报警单元与所述预测单元连接，所述报警单元判断预定时间后的水位是否需要预警。
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