【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于大数据分析的水库灌区水资源调配方法。
技术介绍
1、在水资源管理中，精准预测和合理调配水资源对于保障农业灌溉、工业生产及居民生活用水至关重要。传统的水资源调配方法往往依赖于经验判断和简单统计模型，这些方法在处理复杂多变的水资源数据时存在局限性，难以准确反映水资源分配与灌溉需求之间的动态关系。
2、随着大数据分析和机器学习技术的快速发展，越来越多的研究者开始探索将这些先进技术应用于水资源管理中。然而，现有的基于机器学习的水资源调配方法仍存在一些不足。一方面，这些方法通常仅考虑单一类型的水资源数据（如历史蓄水量、降雨量等），忽略了水资源调配过程中的多模态特征，如时间序列数据（如蓄水量变化序列）、空间分布数据（如灌溉节点分布）以及静态环境数据（如流域面积、土壤类型等）。这种单一模态的数据处理方式限制了模型的泛化能力和预测准确性。另一方面，现有的机器学习模型在训练过程中往往需要对不同类型的特征数据进行额外的算法配置和预处理，这不仅增加了模型的复杂性和训练成本，还可能导致信息损失和模型性能下降。...
【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的水库灌区水资源调配方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述水资源调配序列特征包括所述水库模板在第一数量个时间点的水资源调配变量，在所述第一数量个时间点的第一数量个灌溉节点以及所述灌区模板的灌区基础信息；
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述基础水资源调配算法，结合所述平均水资源调配特征、所述灌区描述特征、所述水资源调配序列特征以及所述流域基础特征，对所述灌区模板进行灌溉需求预估，得到所述灌区模板的灌溉需求预估信息，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的水库灌区水资源调配方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述水资源调配序列特征包括所述水库模板在第一数量个时间点的水资源调配变量，在所述第一数量个时间点的第一数量个灌溉节点以及所述灌区模板的灌区基础信息；
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述基础水资源调配算法，结合所述平均水资源调配特征、所述灌区描述特征、所述水资源调配序列特征以及所述流域基础特征，对所述灌区模板进行灌溉需求预估，得到所述灌区模板的灌溉需求预估信息，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述基础水资源调配算法的特征编码器，对所述水资源调配序列特征进行编码，得到用于预估灌溉需求区域的水资源编码向量，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述结合所述第一候备编码表示、所述第二候备编码表示以及所述第三候备编码表示，确定用于预估灌溉需求区域的水资源编...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏鑫，
申请(专利权)人：成都环极科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。