一种基于数字孪生的水利模型构建方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于数字孪生的水利模型构建方法，其特征在于：包括如下步骤：在检测区域内的监测点向外部发出异常数据时，若需要发出预警，由数据处理效率及处理异常风险的效率生成预警延迟集合，并由预警延迟集合生成延迟度，若所获取的延迟度/>超过预设的延迟阈值，向外部提示信息；其中，由预警延迟集合生成延迟度，具体方式如下：将检查耗时及处理耗时做线性归一化处理后，并将相应的数据值映射至区间/>内，再依照如下公式：HtCt其中，参数意义为：为大于1的正整数，，权重系数：/>，/>，且，所述/>为检查耗时的合格标准值，/>为处理耗时的合格标准值；n若接收到提示信息，由位于检测区域内的采集点采集数据，在经过数据特征识别后，汇总生成建模特征集合，并使用卷积神经网络模型建立初始模型，再经过训练和测试，将训练后的初始模型作为水利数字孪生模型；从监测点处获取若干组监测数据后，做数据分析并获取数据质量集合，再由数据质量集台生成稳定性系数，具体方式如下：将稳定度及离散度做线性归一化处理，并将相应的数据值映射至区间/>内，再依照如下公式：WdSd其中，，且/>为权重系数；若监测数据的稳定性系数不高于对应的稳定阈值，则将相应的监测数据作为目标数据；以目标数据作为输入，使用训练后的水利数字孪生模型获取相应的预测数据，并依据预测数据与实际数据的偏差程度生成对应的误差系数，若误差系数/>超过误差阈值，则向外部发出修正指令；其中，结合预测数据集合及验证数据集合，在做数据分析后获取预测数据的误差度/>的方式如下：从预测数据集合及验证数据集合内分别获取同种类数据，以两者的差值作为误差值，再依据如下方式获取误差度/>：St其中，为预测值与实际值间差值的均值，为大于1的正整数，/>，其为单一种类数据的预测数据及实际数据的个数，/>为在位置上的误差值，/>为误差值的合格标准值；ni由各项数据的误差度获取误差系数/>的获取方式如下：其中，第一误差中间值，/>为第二误差中间值，为大于1的正整数，/>，其为数据的种类数；/>为权重，/>，且/>，具体值由用户调整设置；m由预测数据与实际数据的偏差部分筛选出训练后的水利数字孪生模型的异常模块，依据异常模块的参数特征及算法特征，从预先构建的修正方案库后匹配出相应的修正方案，在接收到修正指令后，用于对水利孪生模型进行修正。