基于强化学习的园区水系工作时间选择方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于强化学习的园区水系工作时间选择方法，所述方法包括：使用参数分析设备，用于执行智能预测体以获得最新一天对应的参考二进制数值；使用状态识别设备，用于基于参考二进制数值获取各个时间段分别对应的各个一位二进制数值；使用开关控制设备，用于基于各个一位二进制数值提前配置景观水系在各个时间段分别对应的开关控制策略。本发明专利技术还涉及一种基于强化学习的园区水系工作时间选择系统。通过本发明专利技术，能够采用设定格式的信息表达模式描述生态园区景观水系在历史时间段的附近人体分布状态，并作为智能预测体的输入信号对未来时间段的附近人体分布状态进行预测，进而实现对景观水系未来时间段开关控制策略的智能化配置。策略的智能化配置。策略的智能化配置。

【技术实现步骤摘要】
基于强化学习的园区水系工作时间选择方法和系统


[0001]本专利技术涉及生态园区管理领域，尤其涉及一种基于强化学习的园区水系工作时间选择方法和系统。

技术介绍

[0002]生态园区，是依据循环经济理论和工业生态学原理而设计成的一种新型工业组织形态，是生态工业的聚集场所。例如，截止到2021年12月底，中国通过规划论证正在建设的国家生态工业示范园区数量达到39个，通过验收的国家生态工业示范园区有12个。
[0003]生态园区是依据循环经济理论和工业生态学原理而设计成的一种新型工业组织形态，是生态工业的聚集场所。生态园区遵从循环经济的减量化、再利用、再循环的3R原则，其目标是尽量减少区域废物，将园区内一个工厂或企业产生的副产品用作另一个工厂的投入或原材料，通过废物交换、循环利用、清洁生产等手段，最终实现园区的污染物“零排放”。
[0004]工业生态学将工业园区这样一个人工生态系统设想为自然生态系统，其内部也存在着物质、能量和信息的流动与储存，并能够通过工业代谢研究，利用生态系统整体性原理，将各种原料、产品、副产物乃至所排放的废物，利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于强化学习的园区水系工作时间选择方法，其特征在于，所述方法包括：使用信息录入器件，用于针对生态园区的景观水系，获取历史上任一天的各个时间段内所述景观水系附近存在的人体数量，所述人体数量为在对应时间段内存在所述景观水系附近的各个人体的总数；使用内容转换器件，与所述信息录入器件连接，用于当所述景观水系在历史上任一天某一时间段对应的人体数量大于等于设定数量阈值时，将所述某一时间段对应的一位二进制数值表述为1，否则，将所述某一时间段对应的一位二进制数值表述为0；使用数值解析器件，与所述内容转换器件连接，用于按照历史上任一天的各个时间段在时间轴上的排列顺序，将各个时间段分别对应的各个一位二进制数值进行排列以获得与所述各个时间段数量数值相等位数的多位二进制数值，作为历史上任一天对应的描述所述景观水系整天人体分布状态的参考二进制数值；使用模型搭建设备，与所述数值解析器件连接，用于将目标日期对应的参考二进制数值作为径向基神经网络模型的输出层的单个输出信号，将所述目标日期之前固定数量的历史各天分别对应的各个参考二进制数值作为所述径向基神经网络模型的输入层的固定数量的多个输入信号，以搭建所述径向基神经网络模型；使用学习执行设备，与所述模型搭建设备连接，用于对所述模型搭建设备搭建的径向基神经网络模型执行强化学习过程以获得强化学习后的径向基神经网络模型；使用参数分析设备，与所述学习执行设备连接，用于在每天凌晨将最新一天之前固定数量的历史各天分别对应的各个参考二进制数值作为所述强化学习后的径向基神经网络模型的输入层的固定数量的多个输入信号，以执行所述强化学习后的径向基神经网络模型，获得所述强化学习后的径向基神经网络模型输出层输出的单个输出信号并作为最新一天对应的参考二进制数值；使用状态识别设备，与所述参数分析设备连接，用于基于最新一天的各个时间段在时间轴上的排列顺序对所述参数分析设备输出的最新一天对应的参考二进制数值进行数值解析，以获取最新一天各个时间段分别对应的各个一位二进制数值；使用开关控制设备，与所述状态识别设备连接，用于基于最新一天各个时间段分别对应的各个一位二进制数值提前配置所述景观水系在最新一天各个时间段分别对应的开关控制策略；其中，在所述模型搭建设备中，所述固定数量的取值与所述生态园区的面积的取值正向关联。2.如权利要求1所述的基于强化学习的园区水系工作时间选择方法，其特征在于，所述方法还包括：使用视觉采集器件，设置在所述景观水系中心位置的正上方，采用全景摄像机构完成针对历史上任一天的某一时间段内所述景观水系附近范围的各帧现场画面的分时采集；其中，采用全景摄像机构完成针对历史上任一天的某一时间段内所述景观水系附近范围的各帧现场画面的分时采集包括：所述全景摄像机构的采集帧率大于等于设定帧率数值。3.如权利要求2所述的基于强化学习的园区水系工作时间选择方法，其特征在于，所述方法还包括：
使用画质优化器件，与所述视觉采集器件连接，用于对接收到的每一帧现场画面执行基于边缘增强的画质优化处理，以获得相应的优化处理画面；使用数量辨识器件，分别与所述信息录入器件以及所述画质优化器件连接，用于对每一帧优化处理画面执行人体目标识别操作以获得每一帧优化处理画面中存在的各个人体目标；其中，所述数量辨识器件还用于对各帧优化处理画面中分别存在的人体目标进行去重处理，以获得历史上任一天的某一时间段内所述景观水系附近存在的人体数量。4.如权利要求1
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3任一所述的基于强化学习的园区水系工作时间选择方法，其特征在于：基于最新一天各个时间段分别对应的各个一位二进制数值提前配置所述景观水系在最新一天各个时间段分别对应的开关控制策略包括：当最新一天某一时间段对应的一位二进制数值取值为1时，提前配置最新一天某一时间段的所述景观水系为打开状态；其中，基于最新一天各个时间段分别对应的各个一位二进制数值提前配置所述景观水系在最新一天各个时间段分别对应的开关控制策略包括：当最新一天某一时间段对应的一位二进制数值取值为0时，提前配置最新一天某一时间段的所述景观水系为关闭状态；其中，获取历史上任一天的各个时间段内所述景观水系附近存在的人体数量，所述人体数量为在对应时间段内存在所述景观水系附近的各个人体的总数还包括：所述各个时间段分别对应的各个时间长度相等。5.如权利要求1
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3任一所述的基于强化学习的园区水系工作时间选择方法，其特征在于：获取历史上任一天的各个时间段内所述景观水系附近存在的人体数量，所述人体数量为在对应时间段内存在所述景观水系附近的各个人体的总数包括：针对历史上任一天的某一时间段，将以所述景观水系中心位置为圆心且以预设长度为半径的圆圈内出现过的不同人体的数量作为所述某一时间段内所述景观水系附近存在的人体数量；其中，针对历史上任一天的某一时间段，将以所述景观水系中心位置为圆心且以预设长度为半径的圆圈内出现过的不同人体的数量作为所述某一时间段内所述景观水系附近存在的人体数量包括：所述景观水系的面积越大，选择的预设长度的数值越大；其中，针对历史上任一天的某一时间段，将以所述景观水系中心位置为圆心且以预设长度为半径的圆圈内出现过的不同人体的数量作为所述某一时间段内所述景观水系附近存在的人体数量还包括：将所述某一时间段内出现在所述圆圈内的各个人体执行去重处理以获得所述景观水系中心位置为圆心且以预设长度为半径的圆圈内出现过的不同人体的数量；其中，针对历史上任一天的某一时间段，将以所述景观水系中心位置为圆心且以预设长度为半径的圆圈内出现过的不同人体的数量作为所述某一时间段内所述景观水系附近存在的人体数量还包括：当某一人体的大部分处于以所述景观水系中心位置为圆心且以预设长度为半径的圆圈内时，判断所述人体处于以所述景观水系中心位置为圆心且以预设长度为半径的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李启娟，
申请(专利权)人：特斯联科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：