基于机器学习的水务涵箱的异常检测方法及系统与流程

本发明属于水务涵箱的异常检测，尤其涉及基于机器学习的水务涵箱的异常检测方法及系统。

背景技术：

1、在现代社会中，水务涵箱作为重要的基础设施，在水资源的存储和分配中发挥着关键作用。然而，这些涵箱的监测和维护一直是一个挑战，特别是在防止漏水和维护效率方面。水务涵箱的正常运行对于确保持续的供水和资源保护至关重要。然而，涵箱系统常常面临多种潜在问题，如管道泄漏、水位异常和压力失控等，这些问题可能导致资源浪费、环境污染和经济损失。传统的监测方法主要依赖于定期巡检和手动数据记录，这些方法不仅费时费力，而且容易忽视隐蔽的问题。传统方法存在以下不足之处包括：传统巡检方法通常是周期性的，可能错过涵箱内部的突发问题，导致问题进一步扩大。手动记录数据容易受到人为误差，降低了监测数据的准确性。定期巡检和手动数据记录需要大量人力和时间资源，增加了管理和维护的成本。涵箱可能存在多种复杂情况，传统方法往往无法有效应对。因此，本发明提出的基于机器学习的水务涵箱异常检测方法及系统具有迫切性，改进现有的监测方法，提高涵箱的安全性、可靠性和资源利用效率，从而在各种应用领域中实现重要的社会和经济效益。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提出了基于机器学习的水务涵箱的异常检测方法及系统，解决传统监测方法的不足之处，提高涵箱的安全性、可靠性和资源利用效率，具备高度智能化和实时性。

2、一方面为实现上述目的，本发明提供了基于机器学习的水务涵箱的异常检测方法，包括以下步骤：

3、实时采集水务涵箱的目标检测数据；

4、对所述目标检测数据进行预处理，获取预处理后的数据；

5、基于所述预处理后的数据对初始机器学习模型进行训练和优化，获取优化后的机器学习模型；

6、对所述优化后的机器学习模型对所述预处理后的数据进行分析和检测，检测出异常情况；

7、所述异常情况触发警报并生成警报信息，通过所述警报信息及时通知相关工作人员对异常情况进行处理。

8、可选的，实时采集水务涵箱的目标检测数据包括：

9、采用位于水务涵箱内部和周边环境的传感器对所述水务涵箱进行数据采集，获取所述目标检测数据。

10、可选的，所述传感器包括：水位传感器、压力传感器和温度传感器；

11、所述目标检测数据包括水位数据、压力数据及温度数据。

12、可选的，对所述目标检测数据进行预处理，获取预处理后的数据包括：

13、对所述目标检测数据进行数据清洗，删除错误数据，获取清洗后的数据；

14、对所述清洗后的数据进行特征提取，获取特征提取后的数据；

15、对所述特征提取后的数据进行数据转换，获取所述预处理后的数据。

16、另一方面为实现上述目的，本发明还提供了基于机器学习的水务涵箱的异常检测系统，包括：数据采集模块、数据预处理模块、机器学习模型构建模块、异常检测模块和报警模块；

17、所述数据采集模块，用于实时采集水务涵箱的目标检测数据；

18、所述数据预处理模块，用于对所述目标检测数据进行预处理，获取预处理后的数据；

19、所述机器学习模型构建模块，用于根据预处理后的数据对初始机器学习模型进行训练和优化，获取优化后的机器学习模型；

20、所述异常检测模块，用于对所述优化后的机器学习模型对所述预处理后的数据进行分析和检测，检测出异常情况并发送给报警模块；

21、所述报警模块，用于接收到所述异常情况后，及时通知相关工作人员。

22、可选的，实时采集水务涵箱的目标检测数据包括：

23、采用位于水务涵箱内部和周边环境的传感器对所述水务涵箱进行数据采集，获取所述目标检测数据。

24、可选的，所述传感器包括：水位传感器、压力传感器和温度传感器；

25、所述目标检测数据包括水位数据、压力数据及温度数据。

26、可选的，所述数据预处理模块包括数据清洗单元、数据特征提取单元和数据转换单元；

27、所述数据清洗单元，用于对目标检测数据进行数据清洗，删除错误数据，获取清洗后的数据；

28、所述数据特征提取单元，用于对所述清洗后的数据进行特征提取，获取特征提取后的数据；

29、所述数据转换单元，用于对所述特征提取后的数据进行数据转换，获取所述预处理后的数据。

30、本发明技术效果：

31、(1)本发明能够实时监测涵箱内部的各项指标，如水位、压力和温度，并在检测到异常情况时立即触发警报，能够及时解决，从而减少潜在损失。

32、(2)本发明能够分析大量的传感器数据，识别出微小的异常模式，提高了异常检测的精度，能够更早地发现问题，减少了资源浪费和维修成本。

33、(3)本发明机器学习模型具有自适应性和学习能力，可以根据不同涵箱环境的变化进行调整和改进，提高了系统的适应性和可靠性。

34、(4)本发明不仅能够检测异常情况，还能够为决策者提供有关涵箱状态的详细信息，帮助他们做出及时而明智的决策，以降低风险。

35、(5)本发明适用于城市供水系统、农业灌溉、工业用水等多个应用领域。它的多领域适用性增强了资源保护和水务管理的广泛可行性。

技术特征：

1.基于机器学习的水务涵箱的异常检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于机器学习的水务涵箱的异常检测方法，其特征在于，实时采集水务涵箱的目标检测数据包括：

3.如权利要求2所述的基于机器学习的水务涵箱的异常检测方法，其特征在于，所述传感器包括：水位传感器、压力传感器和温度传感器；

4.如权利要求1所述的基于机器学习的水务涵箱的异常检测方法，其特征在于，对所述目标检测数据进行预处理，获取预处理后的数据包括：

5.基于机器学习的水务涵箱的异常检测系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据预处理模块、机器学习模型构建模块、异常检测模块和报警模块；

6.如权利要求5所述的基于机器学习的水务涵箱的异常检测系统，其特征在于，实时采集水务涵箱的目标检测数据包括：

7.如权利要求6所述的基于机器学习的水务涵箱的异常检测系统，其特征在于，所述传感器包括：水位传感器、压力传感器和温度传感器；

8.如权利要求5所述的基于机器学习的水务涵箱的异常检测系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括数据清洗单元、数据特征提取单元和数据转换单元；

技术总结
本发明公开了基于机器学习的水务涵箱的异常检测方法及系统，包括：实时采集水务涵箱的目标检测数据；对所述目标检测数据进行预处理，获取预处理后的数据；基于所述预处理后的数据对初始机器学习模型进行训练和优化，获取优化后的机器学习模型；对所述优化后的机器学习模型对所述预处理后的数据进行分析和检测，检测出异常情况；所述异常情况触发警报并生成警报信息，通过所述警报信息及时通知相关工作人员对异常情况进行处理。本发明解决传统监测方法的不足之处，提高涵箱的安全性、可靠性和资源利用效率，具备高度智能化和实时性。

技术研发人员：王钢,郑诚,郭玉红,卢玉东,杨波,杨硕,王乐
受保护的技术使用者：中建三局第一建设安装有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/19