CN111768047A - 一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测方法，包括：步骤1，采集河床床面粗糙程度、水面坡降大小、断面形状规则程度、水流含沙量大小、测点离开床面的距离作为第一特征；步骤2，采集河道级别的变化处作为第二特征；步骤3，计算不同的两条河道轨迹的对应特征点的欧几里得距离；步骤4，为第一特征、第二特征和第三特征分配相应的权重，且第二特征的权重值大于第一特征和第三特征的权重值；步骤5，将第一特征、第二特征、第三特征及其相应的权重值输入流速预测模型，输出水流速度。本发明充分考虑河道级别的变化以及河道之间的间接作用对水流流速的影响，综合考虑了多种维度的特征数据，并将不同的数据输入至对应的最优算法进行计算，提高了流速预测模型的精度和准确度。

Description

一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测方法
技术领域
本发明涉及流体速度预测领域，具体涉及一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测方法。
背景技术
传统的水流速度预测方法，多是通过采集河道当前的河床床面粗糙程度、水面坡降大小、断面形状规则程度、水流含沙量大小、测点离开床面的距离等少量数据存入数据库MySQL中，之后利用训练好的单一一种模型，统计分析这些数据来实现水流速度预测。但是这种方法的数据来源单一，使用模型单一，且并没有考虑河道级别的变化以及河道之间的间接作用对水流流速的影响，因此现有的模型预测精度较低，准确度不高。
发明内容
发明目的：本发明的目的是为了解决现有技术中的不足，提供一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测方法，该预测方法，模型多样化，考虑到河道级别的变化以及河道之间的间接作用对水流流速的影响，因此具有预测精度高等优点。
技术方案：本发明所述的一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测方法，包括如下步骤：
步骤1，采集河床床面粗糙程度、水面坡降大小、断面形状规则程度、水流含沙量大小、测点离开床面的距离作为第一特征；
步骤2，采集河道级别的变化处作为第二特征；
步骤3，计算不同的两条河道轨迹的对应特征点的欧几里得距离L:
Figure BDA0002569769610000021
式中，pi和qi分别表示不同的两条河道轨迹的第i个对应特征点，n为总的特征点数量，i＝1,2,…,n；
若所述欧几里得距离小于设定阈值，则将所述欧几里得距离作为第三特征；
步骤4，为第一特征、第二特征和第三特征分配相应的权重，且第二特征的权重大于第一特征和第三特征的权重；
步骤5，将第一特征、第二特征、第三特征及其相应的权重输入流速预测模型，输出水流速度。
进一步的，还包括：
所述流速预测模型包括人工神经网络模型、深度学习模型、朴素贝叶斯模型。
进一步的，还包括：
将第一特征输入人工神经网络模型；
将第二特征输入深度学习模型；
将第三特征输入朴素贝叶斯模型；
为计算出的三种结果分配权重值，得到最终的水流速度。
本发明还公开了一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测***，所述***包括：
第一特征确定单元，用于采集河床床面粗糙程度、水面坡降大小、断面形状规则程度、水流含沙量大小、测点离开床面的距离作为第一特征；
第二特征确定单元，用于采集河道级别的变化处作为第二特征；
第三特征确定单元，用于计算不同的两条河道轨迹的对应特征点的欧几里得距离L:
Figure BDA0002569769610000022
式中，pi和qi分别表示不同的两条河道轨迹的第i个对应特征点，n为总的特征点数量，i＝1,2,…,n；
若所述欧几里得距离小于设定阈值，则将所述欧几里得距离作为第三特征；
权重分配单元，用于为第一特征、第二特征和第三特征分配相应的权重，且第二特征的权重大于第一特征和第三特征的权重；
输出单元，用于将第一特征、第二特征、第三特征及其相应的权重输入流速预测模型，输出水流速度。
进一步的，还包括:
所述流速预测模型包括人工神经网络模型、深度学习模型、朴素贝叶斯模型。
进一步的，还包括：
第一输入单元，用于将第一特征输入人工神经网络模型；
第二输入单元，用于将第二特征输入深度学习模型；
第三输入单元，用于将第三特征输入朴素贝叶斯模型；
最终预测单元，用于为计算出的三种结果分配权重值，得到最终的水流速度。
一种电子设备，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现所述的方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的方法。
有益效果：本发明充分考虑河道级别的变化以及河道之间的间接作用对水流流速的影响，综合考虑了多种维度的特征数据，并将不同的数据输入至对应的最优算法进行计算，提高了流速预测模型的精度和准确度。
附图说明
图1为本发明实施例的水流速度预测方法整体流程；
图2为本发明实施例的水流速度模型预测流程。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
如图1所示，本发明的一种基于神经网络的水流速度预测方法，包括如下步骤：
一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测方法，包括如下步骤：
步骤1，采集河床床面粗糙程度、水面坡降大小、断面形状规则程度、水流含沙量大小、测点离开床面的距离作为第一特征；
步骤2，采集河道级别的变化处作为第二特征；
步骤3，计算不同的两条河道轨迹的对应特征点的欧几里得距离L:
Figure BDA0002569769610000041
式中，pi和qi分别表示不同的两条河道轨迹的第i个对应特征点，n为总的特征点数量，i＝1,2,…,n；
若所述欧几里得距离小于设定阈值，则将所述欧几里得距离作为第三特征；
步骤4，为第一特征、第二特征和第三特征分配相应的权重，且第二特征的权重大于第一特征和第三特征的权重；
步骤5，将第一特征、第二特征、第三特征及其相应的权重输入流速预测模型，输出水流速度。
本实施例中优选地，上述方法还包括：其中流速预测模型包括人工神经网络模型、深度学习模型、朴素贝叶斯模型。
具体的如图2所示，上述方法还包括：
将第一特征输入人工神经网络模型；
将第二特征输入深度学习模型；
将第三特征输入朴素贝叶斯模型；
为计算出的三种结果分配权重值，得到最终的水流速度。本发明的预测模型中结合了人工神经网络模型、深度学习模型以及朴素贝叶斯模型，从而提高了预测准确度。
本实施例中，一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测***，所述***包括：
第一特征确定单元，用于采集河床床面粗糙程度、水面坡降大小、断面形状规则程度、水流含沙量大小、测点离开床面的距离作为第一特征；
第二特征确定单元，用于采集河道级别的变化处作为第二特征；
第三特征确定单元，用于计算不同的两条河道轨迹的对应特征点的欧几里得距离L:
Figure BDA0002569769610000051
式中，pi和qi分别表示不同的两条河道轨迹的第i个对应特征点，n为总的特征点数量，i＝1,2,…,n；
若所述欧几里得距离小于设定阈值，则将所述欧几里得距离作为第三特征；
权重分配单元，用于为第一特征、第二特征和第三特征分配相应的权重，且第二特征的权重大于第一特征和第三特征的权重；
输出单元，用于将第一特征、第二特征、第三特征及其相应的权重输入流速预测模型，输出水流速度。
本实施例中，上述***还包括：
所述流速预测模型包括人工神经网络模型、深度学习模型、朴素贝叶斯模型。
进一步的，还包括：
第一输入单元，用于将第一特征输入人工神经网络模型；
第二输入单元，用于将第二特征输入深度学习模型；
第三输入单元，用于将第三特征输入朴素贝叶斯模型；
最终预测单元，用于为计算出的三种结果分配权重值，得到最终的水流速度。
另外，本实施例中还公开了一种电子设备，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的预测方法。
另外，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的预测方法。
本发明充分考虑河道级别的变化以及河道之间的间接作用对水流流速的影响，综合考虑了多种维度的特征数据，并将不同的数据输入至对应的最优算法进行计算，提高了流速预测模型的精度和准确度。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (8)

1.一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1，采集河床床面粗糙程度、水面坡降大小、断面形状规则程度、水流含沙量大小、测点离开床面的距离作为第一特征；
步骤2，采集河道级别的变化处作为第二特征；
步骤3，计算不同的两条河道轨迹的对应特征点的欧几里得距离L：
Figure FDA0002569769600000011
式中，pi和qi分别表示不同的两条河道轨迹的第i个对应特征点，n为总的特征点数量，i＝1,2,…,n；
若所述欧几里得距离小于设定阈值，则将所述欧几里得距离作为第三特征；
步骤4，为第一特征、第二特征和第三特征分配相应的权重，且第二特征的权重大于第一特征和第三特征的权重；
步骤5，将第一特征、第二特征、第三特征及其相应的权重输入流速预测模型，输出水流速度。
2.根据权利要求1所述的一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测方法，其特征在于，还包括：
所述流速预测模型包括人工神经网络模型、深度学习模型、朴素贝叶斯模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测方法，其特征在于，还包括：
将第一特征输入人工神经网络模型；
将第二特征输入深度学习模型；
将第三特征输入朴素贝叶斯模型；
为计算出的三种结果分配权重值，得到最终的水流速度。
4.一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测***，其特征在于，所述***包括：
第一特征确定单元，用于采集河床床面粗糙程度、水面坡降大小、断面形状规则程度、水流含沙量大小、测点离开床面的距离作为第一特征；
第二特征确定单元，用于采集河道级别的变化处作为第二特征；
第三特征确定单元，用于计算不同的两条河道轨迹的对应特征点的欧几里得距离L：
Figure FDA0002569769600000021
式中，pi和qi分别表示不同的两条河道轨迹的第i个对应特征点，n为总的特征点数量，i＝1,2,…,n；
若所述欧几里得距离小于设定阈值，则将所述欧几里得距离作为第三特征；
权重分配单元，用于为第一特征、第二特征和第三特征分配相应的权重，且第二特征的权重大于第一特征和第三特征的权重；
输出单元，用于将第一特征、第二特征、第三特征及其相应的权重输入流速预测模型，输出水流速度。
5.根据权利要求4所述的一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测***，其特征在于，还包括:
所述流速预测模型包括人工神经网络模型、深度学习模型、朴素贝叶斯模型。
6.根据权利要求4所述的一种基于多特征数据、多模型的水流速度预测***，其特征在于，还包括：
第一输入单元，用于将第一特征输入人工神经网络模型；
第二输入单元，用于将第二特征输入深度学习模型；
第三输入单元，用于将第三特征输入朴素贝叶斯模型；
最终预测单元，用于为计算出的三种结果分配权重值，得到最终的水流速度。
7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一所述的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113781528A (zh) * 2021-08-26 2021-12-10 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 一种基于光流计算的河流表面流速测算方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110378518A (zh) * 2019-06-24 2019-10-25 浙江大学 一种采用lstm-narx混合模型的水下潮流预测方法
CN110672875A (zh) * 2019-10-21 2020-01-10 中国科学院电子学研究所 基于Chirp-Z变换的表面水流速度检测方法
WO2020020088A1 (zh) * 2018-07-23 2020-01-30 第四范式（北京）技术有限公司 神经网络模型的训练方法和***以及预测方法和***
CN111288973A (zh) * 2020-01-23 2020-06-16 中山大学 海表流速获取方法、装置、计算机设备和存储介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020020088A1 (zh) * 2018-07-23 2020-01-30 第四范式（北京）技术有限公司 神经网络模型的训练方法和***以及预测方法和***
CN110378518A (zh) * 2019-06-24 2019-10-25 浙江大学 一种采用lstm-narx混合模型的水下潮流预测方法
CN110672875A (zh) * 2019-10-21 2020-01-10 中国科学院电子学研究所 基于Chirp-Z变换的表面水流速度检测方法
CN111288973A (zh) * 2020-01-23 2020-06-16 中山大学 海表流速获取方法、装置、计算机设备和存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
冯全 等: "基于机器视觉的河水表面流速估计", 《农业工程学报》, 31 October 2018 (2018-10-31) *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113781528A (zh) * 2021-08-26 2021-12-10 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 一种基于光流计算的河流表面流速测算方法

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