基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统及方法与流程

本发明涉及监控报警，尤其涉及基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统及方法。

背景技术：

1、监控报警技术领域专注于利用多种传感器、摄像头、分析算法以及通信技术监视和保护目标区域或设施的安全。在此背景下，系统旨在通过集成的网络通讯平台，进行黄河坝岸区域的实时监控，早期识别潜在的风险如水位上升、裂缝发展等，以及在检测到异常时立即发出报警，预防未来时间段内的灾害，如洪水或坝体损坏。系统的目的是通过提前预警和快速响应，减少灾害的影响，保护人民生命财产安全以及维护河流及周边环境的稳定。

2、其中，基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统一般会采用多种手段，包括部署沿河坝岸的传感器网络以监测水位、土壤湿度和坝体结构的变化，使用高清摄像头进行视觉监控以及裂缝的自动检测，结合地理信息系统(gis)进行风险区域的定位。系统还会利用数据分析和机器学习技术对收集的数据进行深度分析，以提高预测的准确性。通过网络通讯平台将报警信息及时传递给相关管理部门和公众，确保快速有效的应急响应。

3、传统的黄河坝岸监控报警系统在多方面存在局限，如依靠人工监测或基于简单算法的自动化监控，难以准确预测复杂的水文事件和裂缝发展趋势，导致对潜在风险的响应不够及时或准确。在极端天气条件下，传统系统的预测能力受限，难以有效应对突发的洪水和侵蚀事件，增加安全管理的难度。由于缺乏高效的数据分析和处理能力，传统系统在监控数据的利用效率上存在不足，不能充分挖掘监控数据中蕴含的信息，从而影响决策的科学性和有效性。以上的不足之处导致的后果包括资源分配不合理、应急响应延迟，以及在灾害预防和控制方面的能力不足，危及坝岸安全。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统及方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统包括混沌流量预测模块、图像裂缝识别模块、异常信号检测与报险模块、水库调度决策模块、水文事件深度分析模块、水资源网络配置模块、综合分析与改进模块；

3、所述混沌流量预测模块基于河流结构的非线性特性，采用lorenz模型和自回归积分滑动平均arima模型，通过构建动态框架模拟捕捉河流流量的动态信息，生成流量与侵蚀预测数据；

4、所述图像裂缝识别模块基于流量与侵蚀预测数据，采用边缘检测算法，计算图像的梯度强度和方向，识别裂缝的边缘，评估坝岸的裂缝和侵蚀状况，生成裂缝识别结果；

5、所述异常信号检测与报险模块基于裂缝识别结果，采用图像增强算法对裂缝图像进行对比调整，结合监控分析裂缝特征图像和频域信号，通过将时间域信号转换为频域信号，对信号进行分解，分析和识别异常信号，生成异常信号报险信息；

6、所述水库调度决策模块基于异常信号报险信息，采用动态规划算法，进行水库群的调度策略优化，通过逐步分解决策，分析多个阶段的解法，生成优化调度方案；

7、所述水文事件深度分析模块基于所述优化调度方案，采用长短期记忆网络和图卷积网络，分析水文事件的时间和空间特性，捕捉水文事件随时间变化的依赖关系，预测水文变化趋势，生成水文事件预测结果；

8、所述水资源网络配置模块基于所述水文事件预测结果，采用图论分析捕捉水源点到需求点之间的路径，生成网络优化配置方案；

9、所述综合分析与改进模块基于所述网络配置优化方案，采用决策支持技术和动力学框架模型，评估黄河坝岸监控报警报险机制，通过斯托克斯流模型和反馈回路分析，解析因素影响监控报警机制的效能，生成监控报警优化策略；

10、所述流量与侵蚀预测数据包括河流未来流量趋势、潜在侵蚀区域、风险等级，所述裂缝识别结果包括裂缝位置、长度、宽度、风险评估值，所述异常信号报险信息包括异常信号的类型、强度、原因，所述优化调度方案包括水库放水量、时间安排、预期调节效果，所述水文事件预测结果包括未来时间段内的降水量、流量变化趋势、预估发生的水文事件，所述网络优化配置方案包括改进后的水源分配、路径选择、水资源利用效率，所述监控报警优化策略包括改进的监控策略、报警机制、应急响应措施。

11、作为本发明的进一步方案，所述混沌流量预测模块包括流量预测子模块、侵蚀分析子模块、数据处理子模块；

12、所述流量预测子模块基于河流结构的非线性特性，采用lorenz模型，通过构建三维动态模拟天气和流体运动的行为，捕捉河流流量的动态信息，预测未来时间段内的流量变化，进行混沌时间序列分析，生成河流流量动态预测结果；

13、所述侵蚀分析子模块基于河流流量动态预测结果，采用自回归积分滑动平均模型，预测侵蚀趋势的时间序列，通过历史数据预测未来时间段内的事件趋势，分析河流历史流量和土壤侵蚀数据，识别潜在的侵蚀模式和风险区域，生成河流侵蚀风险预测结果；

14、所述数据处理子模块基于河流流量动态预测结果和河流侵蚀风险预测结果，采用数据融合技术降低数据集的维度并简化数据结构，识别风险因素，生成流量与侵蚀预测数据。

15、作为本发明的进一步方案，所述图像裂缝识别模块包括边缘检测子模块、裂缝评估子模块、图像处理子模块；

16、所述边缘检测子模块基于流量与侵蚀预测数据，采用索贝尔边缘检测算法分析坝岸图像，识别和定位裂缝边缘，分析图像梯度和裂缝位置，生成裂缝位置分析结果；

17、所述裂缝评估子模块基于裂缝位置分析结果，应用裂缝宽度、深度测量技术识别裂缝和测量裂缝的尺寸，评估裂缝对坝体安全的影响，生成裂缝特征结果；

18、所述图像处理子模块基于裂缝特征结果，使用图像增强算法，进行对比调整和锐化处理，通过监控和分析裂缝特征图像，生成裂缝识别结果。

19、作为本发明的进一步方案，所述异常信号检测与报险模块包括信号频域转换子模块、异常信号识别子模块、报险信息传输子模块；

20、所述信号频域转换子模块基于裂缝识别结果，采用快速傅里叶变换算法进行频域分析，转换时间序列信号为频域信号，提取信号的特征，生成频域分析特征；

21、所述异常信号识别子模块基于频域分析特征，采用窗口滑动技术和支持向量机模型，对信号进行分析，识别异常信号，生成异常信号识别结果；

22、所述报险信息传输子模块基于异常信号识别结果，采用深度学习网络模型，对异常信号进行分析，学习信号的模式和特征，生成异常信号报险信息。

23、作为本发明的进一步方案，所述水库调度决策模块包括调度策略子模块、决策分析子模块、策略调整子模块；

24、所述调度策略子模块基于监控报警报险决策，采用动态规划算法，对水库群的调度计划进行分析，评估决策方案，对水库调度方案进行迭代调优，生成水库调度行动计划；

25、所述决策分析子模块基于水库调度行动计划，运用多目标优化分析多个调度计划，采用遗传算法基于水库运行、水资源分配、环境保护目标的基础上，评估和优化水资源管理策略，生成调度策略评估结果；

26、所述策略调整子模块基于调度策略评估结果，采用长短期记忆网络结合时间序列分析技术，分析水文数据的历史和水文动态，分析水库调度策略，生成优化调度方案。

27、作为本发明的进一步方案，所述水文事件深度分析模块包括时间序列分析子模块、空间关系分析子模块、事件预测子模块；

28、所述时间序列分析子模块基于优化调度方案，应用长短期记忆网络对水文时间序列进行分析，捕捉和预测未来时间段内的水文事件的演变趋势，生成时间序列水文趋势分析；

29、所述空间关系分析子模块基于时间序列水文趋势分析，采用图卷积网络分析水文事件的空间分布和作用，揭示差异化地理位置的水文联系，分析水文事件的空间特性，生成空间关联的水文分析结果；

30、所述事件预测子模块基于空间关联的水文分析结果，参照时间序列分析和空间关系分析，结合lstm和gcn预测未来时间段内的水文事件，生成水文事件预测结果。

31、作为本发明的进一步方案，所述水资源网络配置模块包括路径分析子模块、资源调度子模块、网络分析子模块；

32、所述路径分析子模块基于水文事件预测结果，采用迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法，分析水源点与需求点的路径，分配水资源，生成水资源分配路径分析结果；

33、所述资源调度子模块基于水资源分配路径分析结果，采用动态规划和网络流技术进行水资源的调度，包括资源需求预测、供给调度、紧急情况应对方案，生成水资源调度策略结果；

34、所述网络分析子模块：基于水资源调度策略结果，采用网络分析方法，通过中心性分析、网络拓扑结构对水资源分配网络进行评估，生成网络优化配置方案。

35、作为本发明的进一步方案，所述综合分析与改进模块包括监控评估子模块、效能分析子模块、策略优化子模块；

36、所述监控评估子模块基于网络优化配置方案，运用数据挖掘和模式识别技术，通过聚类分析和异常检测评估实时监控策略，识别实时风险和监控盲点，生成监控计划效能评估结果；

37、所述效能分析子模块基于监控计划效能评估结果，应用动力学模型和多因素影响分析，分析监控效能的变量，生成监控效能分析结果；

38、所述策略优化子模块基于监控效能分析结果，采用策略制定框架，通过马尔科夫决策和线性规划制定监控策略，提出改进措施，生成监控报警优化策略。

39、基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险方法，所述基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险方法基于上述基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统执行，包括以下步骤：

40、s1：基于河流结构的非线性特性，采用lorenz模型进行三维动态行为模拟捕捉河流流量的实时动态变化，对河流侵蚀趋势进行时间序列分析，生成河流流量和侵蚀趋势预测结果；

41、s2：基于所述河流流量和侵蚀趋势预测结果，采用加权平均法合并流量和侵蚀数据，通过参照历史和预测未来时间段内的数据，识别多个风险因素，生成河流综合风险评估结果；

42、s3：基于所述河流综合风险评估结果，采用索贝尔边缘检测算法分析坝岸图像，识别和定位裂缝边缘，生成裂缝位置分析结果；

43、s4：基于所述裂缝位置分析结果，采用自适应阈值算法和模糊逻辑对监测指标阈值进行调整，实时更新监测规则，通过快速傅里叶变换把监控到的时间域信号转换为频域信号，生成异常信号报险信息；

44、s5：基于所述异常信号报险信息，结合长短期记忆网络和图卷积网络，对水文事件的时间序列和空间关系进行分析，预测未来时间段内的的水文事件发展趋势和空间分布，生成水文事件预测结果；

45、s6：基于所述水文事件预测结果，利用迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法，分析水源点与需求点的路径，分配水资源，生成水资源分配路径分析结果；

46、s7：基于所述水资源分配路径分析结果，参考水资源调度策略结果，采用网络分析方法，通过中心性分析和网络拓扑结构评估水资源分配网络，生成网络优化配置方案；

47、s8：基于所述网络优化配置方案，利用数据挖掘和模式识别技术，通过聚类分析和异常检测评估实时监控策略，识别实时风险和监控盲点，生成监控报警优化策略。

48、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

49、本发明中，通过整合混沌理论、自回归积分滑动平均模型、数据融合技术、索贝尔边缘检测算法、自适应阈值算法、动态规划、遗传算法、长短期记忆网络、图卷积网络、迪杰斯特拉算法、网络分析方法等先进技术，显著优化黄河坝岸监控报警报险的过程。这些技术的应用提升预测的准确性、识别的精确度和响应的灵活性，有效地增强监控系统的预警能力和决策支持功能。混沌理论与arima模型的结合极大地提高流量和侵蚀趋势预测的精度，而索贝尔边缘检测算法和图像增强技术显著提升裂缝识别的准确率。自适应阈值和模糊逻辑的应用使得系统能够根据实时数据动态调整报警阈值，增强系统的适应性。综合分析与改进模块通过数据挖掘和模式识别技术优化监控报警策略，进一步提高系统整体的效能和效率，为黄河坝岸的安全监控提供强大的技术支持，显著减少灾害风险。