一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法技术

本发明专利技术提供了一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法，包括：采集全面的煤矿水害指标数据，并对煤矿水害指标数据进行预处理后进行分析，得到标准煤矿水害指标数据的第一训练参数和第二训练参数；基于第一训练参数和第二训练参数构建训练样本，并基于训练样本对目标候选模型进行迭代训练，且基于迭代训练后的各目标候选模型的稳定性选定目标预测模型；基于目标预测模型对当前实时的煤矿水害指标数据进行分析，得到煤矿水害指标数据在预设时间段后的水文趋势，并将水文趋势进行可视化展示，且将可视化展示结果反馈至管理终端

【技术实现步骤摘要】
一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法
。

技术介绍

[0002]目前，水文趋势分析作为矿区水资源管理的重要手段，旨在监测和预测地下水位
、
水质
、
渗流等变化趋势，以保障煤矿的运营安全和环境保护；随着现代技术的不断发展，数据采集
、
分析和决策支持等方面得到了显著的提升，然而，现有的水文趋势分析方法仍存在以下问题；
1、
依赖大量历史数据：通常需要大量历史数据来训练预测模型，这可能导致在短期内难以获得准确的预测结果，尤其是对于新的或变化剧烈的情况；
2、
复杂模型和计算需求：使用复杂的机器学习模型可能需要大量计算资源，而这些资源在煤矿环境中可能不易获得，此外，这些复杂模型需要专业人员进行配置和维护，限制了实际应用的范围；
3、
数据噪声和缺失：实际的传感器数据可能受到噪声和缺失的影响，这会影响模型的准确性和可靠性，尤其是对于需要稳定数据的趋势分析而言；
4、
忽略非线性因素：现有方法可能过度关注线性趋势，而忽略了可能存在的非线性因素，导致对于复杂水文系统的预测不够准确；因此，为了克服上述缺陷，本专利技术提供了一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法，用以通过不同方式采集煤矿水害指标数据，保障了得到的数据的全面可靠性，其次，对得到的煤矿水害指标数据进行分析，实现对煤矿指标数据的数据特征以及数据之间的相关性进行确定，从而确保了得到的训练样本的准确可靠，为进行目标预测模型的构建提供了有效的数据支撑，最后，通过得到的训练样本对目标候选模型进行迭代训练，实现对目标预测模型进行准确的构建，且通过构建的目标预测模型对当前实时的煤矿水害指标数据进行分析，实现对煤矿水害指标数据在预设时间段后的水文趋势进行准确有效的预测，保障了水文趋势预测的准确性，也便于管理终端根据预测结果及时采取相应的措施，以保障煤矿的运营安全和环境保护
。
[0004]本专利技术提供了一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法，包括：步骤1：基于预设互补方式采集全面的煤矿水害指标数据，并对煤矿水害指标数据进行预处理，得到标准煤矿水害指标数据，且对标准煤矿水害指标数据进行分析，得到标准煤矿水害指标数据的第一训练参数和第二训练参数；步骤2：基于第一训练参数和第二训练参数构建训练样本，并基于训练样本对目标候选模型进行迭代训练，且基于迭代训练后的各目标候选模型的稳定性选定目标预测模型；
步骤3：基于目标预测模型对当前实时的煤矿水害指标数据进行分析，得到煤矿水害指标数据在预设时间段后的水文趋势，并将水文趋势进行可视化展示，且将可视化展示结果反馈至管理终端
。
[0005]优选的，一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法，步骤1中，基于预设互补方式采集全面的煤矿水害指标数据，包括：获取预设监测区域内设置的目标传感器的数量以及属性信息，并对属性信息进行解析，确定不同目标传感器对应的设备类型，且基于设备类型以及目标传感器的数量在数据获取终端为每一目标传感器分配对应的通讯端口；基于通讯端口构建目标传感器与数据获取终端之间的分布式通讯链路，并基于分布式通讯链路实时接收不同目标传感器采集到的第一煤矿水害指标数据，且对第一煤矿水害指标数据进行解析，得到不同第一煤矿水害指标数据的数据来源；基于数据来源确定对应目标传感器的身份标签，并将身份标签与预设位置索引表进行匹配，且基于匹配结果确定目标传感器在预设监测区域的目标位置；基于目标位置确定对预设监测区域的监测范围，并当监测范围未对预设监测区域安全覆盖时，基于数据获取终端控制遥感设备对未采集区域进行实时数据采集，得到第二煤矿水害指标数据，且将采集到的第二煤矿水害指标数据与第一煤矿水害指标数据进行汇总，得到最终的煤矿水害指标数据
。
[0006]优选的，一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法，得到最终的煤矿水害指标数据，包括：获取得到的最终的煤矿水害指标数据，并基于煤矿水害指标数据的数据结构特征确定煤矿水害指标数据的数据类型集合；将数据类型集合与预设采集数据类型指标进行匹配，并基于匹配结果确定采集到的煤矿水害指标数据的数据类型集合的全面程度，且当数据类型集合中的数据类型不全面时，基于匹配结果确定缺失数据类型；基于缺失数据类型生成数据获取请求，并基于数据获取请求对数据共享平台进行访问，且在数据共享平台反馈允许通知后，对数据共享平台中共享的煤矿水害指标数据进行遍历；基于遍历结果得到与缺失数据类型一致的目标共享煤矿水害指标数据，并对目标共享煤矿水害指标数据进行调取，得到全面的煤矿水害指标数据
。
[0007]优选的，一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法，煤矿水害指标数据包括：降雨量
、
水温
、
径流量以及水位
。
[0008]优选的，一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法，步骤1中，对煤矿水害指标数据进行预处理，得到标准煤矿水害指标数据，包括：获取得到的煤矿水害指标数据，并对煤矿水害指标数据进行离散化处理，得到煤矿水害指标数据序列，且提取煤矿水害指标数据序列中各单体煤矿水害指标数据对应的目标时刻；基于目标时刻将煤矿水害指标数据序列映射至预设二维坐标系，并基于映射结果得到煤矿水害指标数据的取值变化趋势，且基于取值变化趋势锁定煤矿水害指标数据序列中的孤立数据，同时，基于预设数据清洗规则对孤立数据进行清洗；
基于清洗结果根据目标时刻确定煤矿水害指标数据序列的连续性，并当存在目标时刻缺失时，判定煤矿水害指标数据序列中存在数据缺失，且基于缺失时刻提取相邻目标时刻的煤矿水害指标数据序列的目标取值；基于相邻目标时刻的煤矿水害指标数据序列的目标取值确定当前数据片段的目标取值趋势，并基于目标取值趋势确定当前数据片段的目标均值，且基于目标均值对缺失时刻进行赋值，得到修复煤矿水害指标数据，同时，获取预设格式要求，并基于预设格式要求对修复煤矿水害指标数据进行格式归一化处理，得到标准煤矿水害指标数据
。
[0009]优选的，一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法，步骤1中，对标准煤矿水害指标数据进行分析，得到标准煤矿水害指标数据的第一训练参数和第二训练参数，包括：获取对标准煤矿水害指标数据的分析要求，并对分析要求进行解析，确定对标准煤矿水害指标数据的分析维度，且基于每一分析维度的维度特征确定每一分析维度下的数据分析指标；对得到的标准煤矿水害指标数据进行聚类处理，得到子标准煤矿水害指标数据集合，并基于每一分析维度下的数据分析指标分别对各子标准煤矿水害指标数据进行分析，得到各子标准煤矿水害指标数据集合对应的第一训练参数；提取各子标准煤矿水害指标数据集合的属性信息，并对属性信息进行解析，确定每一子标准煤矿水害指标数据集合对应的气象因素以及气象因素的气象特征，同时，基于气象特征确定相邻时刻气象因素的相互作用关系，并基本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法，其特征在于，包括：步骤1：基于预设互补方式采集全面的煤矿水害指标数据，并对煤矿水害指标数据进行预处理，得到标准煤矿水害指标数据，且对标准煤矿水害指标数据进行分析，得到标准煤矿水害指标数据的第一训练参数和第二训练参数；步骤2：基于第一训练参数和第二训练参数构建训练样本，并基于训练样本对目标候选模型进行迭代训练，且基于迭代训练后的各目标候选模型的稳定性选定目标预测模型；步骤3：基于目标预测模型对当前实时的煤矿水害指标数据进行分析，得到煤矿水害指标数据在预设时间段后的水文趋势，并将水文趋势进行可视化展示，且将可视化展示结果反馈至管理终端
。2.
根据权利要求1所述的一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法，其特征在于，步骤1中，基于预设互补方式采集全面的煤矿水害指标数据，包括：获取预设监测区域内设置的目标传感器的数量以及属性信息，并对属性信息进行解析，确定不同目标传感器对应的设备类型，且基于设备类型以及目标传感器的数量在数据获取终端为每一目标传感器分配对应的通讯端口；基于通讯端口构建目标传感器与数据获取终端之间的分布式通讯链路，并基于分布式通讯链路实时接收不同目标传感器采集到的第一煤矿水害指标数据，且对第一煤矿水害指标数据进行解析，得到不同第一煤矿水害指标数据的数据来源；基于数据来源确定对应目标传感器的身份标签，并将身份标签与预设位置索引表进行匹配，且基于匹配结果确定目标传感器在预设监测区域的目标位置；基于目标位置确定对预设监测区域的监测范围，并当监测范围未对预设监测区域安全覆盖时，基于数据获取终端控制遥感设备对未采集区域进行实时数据采集，得到第二煤矿水害指标数据，且将采集到的第二煤矿水害指标数据与第一煤矿水害指标数据进行汇总，得到最终的煤矿水害指标数据
。3.
根据权利要求2所述的一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法，其特征在于，得到最终的煤矿水害指标数据，包括：获取得到的最终的煤矿水害指标数据，并基于煤矿水害指标数据的数据结构特征确定煤矿水害指标数据的数据类型集合；将数据类型集合与预设采集数据类型指标进行匹配，并基于匹配结果确定采集到的煤矿水害指标数据的数据类型集合的全面程度，且当数据类型集合中的数据类型不全面时，基于匹配结果确定缺失数据类型；基于缺失数据类型生成数据获取请求，并基于数据获取请求对数据共享平台进行访问，且在数据共享平台反馈允许通知后，对数据共享平台中共享的煤矿水害指标数据进行遍历；基于遍历结果得到与缺失数据类型一致的目标共享煤矿水害指标数据，并对目标共享煤矿水害指标数据进行调取，得到全面的煤矿水害指标数据
。4.
根据权利要求1所述的一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法，其特征在于，煤矿水害指标数据包括：降雨量
、
水温
、
径流量以及水位
。5.
根据权利要求1所述的一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法，其特征在于，步骤1中，对煤矿水害指标数据进行预处理，得到标准煤矿水害指标数据，包括：
获取得到的煤矿水害指标数据，并对煤矿水害指标数据进行离散化处理，得到煤矿水害指标数据序列，且提取煤矿水害指标数据序列中各单体煤矿水害指标数据对应的目标时刻；基于目标时刻将煤矿水害指标数据序列映射至预设二维坐标系，并基于映射结果得到煤矿水害指标数据的取值变化趋势，且基于取值变化趋势锁定煤矿水害指标数据序列中的孤立数据，同时，基于预设数据清洗规则对孤立数据进行清洗；基于清洗结果根据目标时刻确定煤矿水害指标数据序列的连续性，并当存在目标时刻缺失时，判定煤矿水害指标数据序列中存在数据缺失，且基于缺失时刻提取相邻目标时刻的煤矿水害指标数据序列的目标取值；基于相邻目标时刻的煤矿水害指标数据序列的目标取值确定当前数据片段的目标取值趋势，并基于目标取值趋势确定当前数据片段的目标均值，且基于目标均值对缺失时刻进行赋值，得到修复煤矿水害指标数据，同时，获取预设格式要求，并基于预设格式要求对修复煤矿水害指标数据进行格式归一化处理，得到标准煤矿水害指标数据
。6.
根据权利要求1所述的一种煤矿水害指标数据趋势的计算方法，其特征在于，步骤1中，对标准煤矿水害指标数据进行分析，得到标准煤矿水害指标数据的第一训练参数和第二训练参数，包括：获取对标准煤矿水害指标数据的分析要求，并对分析要求进行解析，确定对标准煤矿水害指标数据的分析维度，且基于每一分析维度的维度特征确定每一分析维度下的数据分析指标；对得到的标准煤矿水害指标数据进行聚类处理，得到子标准煤矿水害指标数据集合，并基于每一分析维度下的数据分析指标分别对各子标准煤矿水害指标数据进行分析，得到各子标准煤矿水害指标数据集合对应的第一训练参数；提取各子标准煤矿水害指标数据集合的属性信息，并对属性信息进行解析，确定每一子标准煤矿水害指标数据集合对应的气象因素以及气象因素的气象特征，同时，基于气象特征确定相邻时刻气象因素的相互作用关系，并基于相互作用关系确定不同气象因素之间的第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：李万良，李宇，
申请(专利权)人：北京联创高科信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：