智慧水利系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測模型研究

摘 要：本文圍繞智慧水利系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測模型展開研究，旨在實現(xiàn)水文數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測與分析。首先，通過構(gòu)建一個數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺，分析了水資源的動態(tài)變化，探討了水位與流量之間的關(guān)系，并引入降雨量作為關(guān)鍵因素進行深入分析。其次，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)與機器學(xué)習(xí)算法，采用Copula函數(shù)建模降雨量與水文流量的聯(lián)合分布，以捕捉水文數(shù)據(jù)變化的隨機性。再次，在試驗部分設(shè)計了多個試驗組，通過對比基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧水利預(yù)測模型與傳統(tǒng)時間序列分析模型及支持向量機預(yù)測模型的性能，得出各試驗組在水文流量實時檢測中的結(jié)果。試驗結(jié)果表明，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的模型在水文流量預(yù)測中具有更高的準確性和可靠性。最后，本文還探討了數(shù)據(jù)上傳系統(tǒng)的構(gòu)建，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)對水文監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時上傳和分析，為水資源管理提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：智慧水利系統(tǒng)；大數(shù)據(jù)；預(yù)測模型

中圖分類號：TV 212" " 文獻標志碼：A

隨著全球氣候變化和人類活動加劇，水資源的管理與保護面臨前所未有的挑戰(zhàn)[1]。水資源短缺、污染以及極端氣候事件頻發(fā)嚴重影響了生態(tài)環(huán)境和社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。因此，構(gòu)建一個高效、智能的水利管理系統(tǒng)成為了亟待解決的問題。智慧水利系統(tǒng)就可以解決這一系列問題，通過現(xiàn)代信息技術(shù)實現(xiàn)對水資源的科學(xué)管理和合理配置[2]。大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展為智慧水利系統(tǒng)的構(gòu)建提供了強大的支持。通過實時監(jiān)測、數(shù)據(jù)采集和分析，智慧水利系統(tǒng)能夠有效整合不同來源的水文數(shù)據(jù)，包括水位、流量、降雨量等信息。利用這些數(shù)據(jù)，研究人員深入分析水資源的動態(tài)變化，預(yù)測未來的水文趨勢，從而為決策提供科學(xué)依據(jù)。

1 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧水利系統(tǒng)實時檢測研究

1.1 水資源的動態(tài)變化

在智慧水利系統(tǒng)的實時檢測研究中，本文構(gòu)建了一個數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺，該平臺能夠?qū)崟r收集和分析水文數(shù)據(jù)，以評估水資源的動態(tài)變化。通過分析歷史數(shù)據(jù)，本文制作了水位與流量的關(guān)系表，結(jié)果如圖1所示。

通過分析圖1可以看出，在較長時間內(nèi)，水位與流量之間的關(guān)系用一條連續(xù)的曲線來表示。這一關(guān)系的穩(wěn)定性對智慧水利系統(tǒng)的實時監(jiān)測具有重要的實用意義，表明監(jiān)測斷面具備良好的長期穩(wěn)定性。水流的波動對監(jiān)測斷面的影響較小，長期穩(wěn)定的監(jiān)測點能夠有效降低外部干擾因素，從而提高數(shù)據(jù)的可靠性。本文研究的實時檢測方法是在穩(wěn)定監(jiān)測斷面的基礎(chǔ)上進行的。圖1顯示了基于歷史數(shù)據(jù)的水位與流量關(guān)系，進一步反映了水文數(shù)據(jù)的變化趨勢。然而，當分析水文流量時，降雨量作為一個關(guān)鍵因素，必須考慮其與流量之間的關(guān)系。因此，降雨量對水文流量的影響分析是智慧水利系統(tǒng)實時檢測研究中的重要環(huán)節(jié)。

為了深入研究水文數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，本文采用了大數(shù)據(jù)技術(shù)中的機器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合Copula函數(shù)來建模變量間的關(guān)系。這種方法能夠有效捕捉水文數(shù)據(jù)變化中的隨機性[3]。因此，本文定義了通過信息準則法對Copula函數(shù)進行最優(yōu)擬合的過程，如公式（1）所示。

RMSE=n1∑i=ln（p-pi）2 （1）

式中：p為降水量與水文流量的關(guān)系；pi為二者的相關(guān)性系數(shù)；RMSE為水文流量與降雨量相關(guān)性的離散程度。

計算得出的RMSE值越小，表明二者的相關(guān)性越高，擬合效果越好，進而判定降雨量對水文流量的影響顯著。

1.2 構(gòu)建降雨量與水文流量的聯(lián)合分布模型

通過大數(shù)據(jù)技術(shù)與智慧水利系統(tǒng)的結(jié)合，實現(xiàn)對水文數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測與分析。本文選取了多個水文監(jiān)測站的歷史數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立數(shù)據(jù)模型，以便對水文變化進行實時評估和預(yù)測。為了有效監(jiān)測水文流量的變化，特別是當發(fā)生降雨事件時，本文采用了聯(lián)合分布函數(shù)來分析降雨量與水文流量之間的關(guān)系。首先，對水文監(jiān)測站的歷史降雨量和流量數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理。其次，基于歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建降雨量與水文流量的聯(lián)合分布模型，以便于實時監(jiān)測和未來趨勢的預(yù)測[4]。本文使用相關(guān)性分析方法計算降雨量與水文流量之間的相關(guān)性系數(shù)，如公式（2）所示。

Dn=max1≤i≤n（Fx?Fn（x）） （2）

式中：Dn為降雨量與水文流量之間的擬合優(yōu)度；Fx為降雨量的函數(shù)分布系數(shù)；Fn（x）為水文流量的函數(shù)分布。

通過擬合優(yōu)度計算后的系數(shù)見表1。

當相關(guān)性值大于0.5時，說明降雨量與流量之間的相關(guān)性較高。當降雨量和水文流量同時上升時，洪水風(fēng)險也隨之增加，相關(guān)單位需要提前做好防災(zāi)準備。降雨量的實時監(jiān)測為水文流量的預(yù)測提供有效的支持，從而提高智慧水利系統(tǒng)的響應(yīng)能力和決策水平。

1.3 智慧水利預(yù)測模型構(gòu)建

在基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧水利系統(tǒng)實時檢測研究中，構(gòu)建有效的水文預(yù)測模型是實現(xiàn)智能管理的關(guān)鍵。本文采用基于歷史水文數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合降雨量、流量和蒸散發(fā)等多種因素，構(gòu)建了一個綜合性的水文預(yù)測模型。該模型旨在實時預(yù)測水文流量變化，優(yōu)化水資源管理。首先，本文對區(qū)域內(nèi)的水文數(shù)據(jù)進行了全面的收集與整理，包括降雨量、流量、蒸散發(fā)等多項指標。通過數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的準確性與完整性[5]。為了提高模型的預(yù)測精度，采用了特征選擇方法，篩選與水文流量變化具有顯著相關(guān)性的特征變量。其次，本文基于多元線性回歸分析和隨機森林算法構(gòu)建了水文流量預(yù)測模型。模型的基本形式如公式（3）所示。

Qt=β0+β1Rt+β2Et+β3St+∈t （3）

式中：Qt為時間t的水文流量；Rt為時間t的降雨量；Et為時間t的蒸散發(fā)量；St為時間t的土壤含水量；β0為模型常數(shù)；β1、β2、β3為各特征變量的回歸系數(shù)；∈t為誤差項。

為了評估模型的性能，本文采用了均方根誤差（RMSE）和決定系數(shù)（R2）作為評價指標。具體計算結(jié)果見表2。

通過表2的數(shù)據(jù)可以看出，隨機森林模型在水文流量預(yù)測中的表現(xiàn)優(yōu)于多元線性回歸模型，具有更低的均方根誤差和更高的決定系數(shù)。本文將隨機森林模型應(yīng)用于實際的水文流量預(yù)測中，利用實時監(jiān)測的數(shù)據(jù)進行動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化。為了進一步提高預(yù)測的準確性，本文還引入了時間序列分析方法，對歷史數(shù)據(jù)進行趨勢分析與周期性檢測，結(jié)合機器學(xué)習(xí)模型的輸出，形成一個多層次的智慧水利預(yù)測系統(tǒng)。當發(fā)生降雨事件時，該系統(tǒng)能夠及時提供水文流量的預(yù)測信息，為決策提供科學(xué)依據(jù)，優(yōu)化水資源的調(diào)度與管理。

1.4 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)上傳

為了實現(xiàn)對水文流量的實時檢測與監(jiān)控，本文基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建了一個高效的數(shù)據(jù)上傳系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)，將水文監(jiān)測數(shù)據(jù)實時上傳至云端，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析與處理。因此，本文選擇了多種傳感器設(shè)備來獲取水文信息，包括超聲波水位計、流量計和氣象傳感器等。在水位監(jiān)測方面，超聲波水位計被廣泛應(yīng)用于河流、湖泊等水域的水位檢測，符合本文的需求。超聲波水位計通過發(fā)射超聲波信號，測量傳感器安裝點與水面之間的距離，從而計算水位高度。該傳感器的工作原理見表3。

在數(shù)據(jù)上傳過程中，超聲波水位計的輸出數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)采集模塊處理后，通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸至云平臺。此平臺能夠?qū)崟r接收來自各個水文站的數(shù)據(jù)，并進行集中管理與分析。通過數(shù)據(jù)的實時上傳，系統(tǒng)及時監(jiān)測水文流量的變化，并當出現(xiàn)異常情況時發(fā)出警報。此外，本文還引入了流量計和氣象傳感器，以獲取更全面的水文信息。流量計用于測量河流的流速和流量，而氣象傳感器則監(jiān)測降雨量、溫度、濕度等氣象要素。這些數(shù)據(jù)的整合能夠為水文流量的實時分析提供更豐富的信息支撐。

2 試驗分析

2.1 試驗說明

為了驗證智慧水利系統(tǒng)中基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析與預(yù)測模型的有效性，設(shè)計了一系列試驗，將本文研究的預(yù)測模型與其他幾種主流方法進行對比。為了確保試驗結(jié)果的可靠性與準確性，在試驗前進行了充分的準備，包括數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理和模型參數(shù)的調(diào)優(yōu)。在本次試驗中，將基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧水利預(yù)測模型設(shè)置為試驗組，將基于時間序列分析的傳統(tǒng)水文流量預(yù)測模型設(shè)置為對照組Ⅰ，將基于機器學(xué)習(xí)的支持向量機（SVM）預(yù)測模型設(shè)置為對照組Ⅱ。通過對比不同模型在水文流量預(yù)測中的表現(xiàn)，評估所提出模型的優(yōu)劣。

2.2 試驗準備

在本次試驗中，為了確保試驗變量的一致性，選擇了多種傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備，以進行智慧水利系統(tǒng)中大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測模型的研究。因此，使用基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的多功能水文監(jiān)測系統(tǒng)，包括水位傳感器、流量計和氣象傳感器等，以獲取全面的水文數(shù)據(jù)。在水位監(jiān)測方面，采用的水位傳感器為SRY-1的超聲波水位計。該傳感器能夠?qū)崟r測量水位高度，并通過單片機將信號指令傳輸至數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。在水流量的監(jiān)測中，使用了型號為FL-2的電磁流量計，能夠準確測量流體的流速和流量。同時，氣象數(shù)據(jù)的采集則通過氣象傳感器完成，記錄降雨量、溫度、濕度等氣象要素。

測試的具體流程如下：首先，將水位傳感器、流量計和氣象傳感器分別安裝在不同的監(jiān)測點，確保其能夠覆蓋研究區(qū)域內(nèi)的主要水域。在降雨期間，定時采集各監(jiān)測點的水位、流量和氣象數(shù)據(jù)，采集間隔設(shè)定為1h/次。其次，將采集的數(shù)據(jù)與實際測量結(jié)果進行比對，以分析不同傳感器的數(shù)據(jù)一致性及其準確性。再次，在降雨量采集結(jié)束后，模擬不同的降雨情景，通過控制降雨量的變化，觀察水位和流量傳感器的數(shù)據(jù)響應(yīng)。隨著降雨量變化，記錄各傳感器的輸出數(shù)據(jù)，并比較其與理論預(yù)測值之間的差異，確保數(shù)據(jù)的可靠性和有效性。最后，逐漸停止模擬降雨，并觀察水位和流量傳感器的采集數(shù)據(jù)是否符合預(yù)期的漸變趨勢。將上述流程中采集的數(shù)據(jù)以表格的形式呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)記錄見表4。

通過分析表4數(shù)據(jù)可知，在不同的測試點中，各傳感器采集的數(shù)據(jù)基本一致，且與實際測量結(jié)果相符，驗證了所選傳感器的準確性。因此，這些傳感器的傳感檢測能夠統(tǒng)一試驗變量，確保不同方法中試驗只有唯一的自變量。為了提高各試驗組之間的可比性，對水文流量檢測數(shù)據(jù)進行了歸一化處理，歸一化計算過程如公式（4）所示。

Normalized Value=（Xmax?Xmin）（X?Xmin） （4）

式中：X為原始水文流量檢測值；Xmin為該數(shù)據(jù)集中的最小值；Xmax為該數(shù)據(jù)集中的最大值。

通過公式（4）的參數(shù)計算，對不同方法的水文檢測結(jié)果進行數(shù)據(jù)對比，以便于后續(xù)的分析和模型驗證。

2.3 試驗結(jié)果

在本次試驗中，對不同傳感器的數(shù)據(jù)進行采集和處理，將獲得的水文監(jiān)測數(shù)據(jù)代入大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測模型中，得到了各試驗組的檢測結(jié)果。這些結(jié)果為進一步分析和比較不同方法的性能提供了依據(jù)。表5列出了不同試驗組在水文流量實時檢測中的結(jié)果對比。

根據(jù)表5的數(shù)據(jù)信息可以看出，試驗組的水文流量檢測結(jié)果顯示導(dǎo)水流量為210.500m3/s，貯水流量為6.120m3/s，檢測相對誤差為3.20%。而對照組Ⅰ的導(dǎo)水流量為198.750m3/s，貯水流量為5.850m3/s，檢測相對誤差為4.10%；對照組Ⅱ的導(dǎo)水流量為225.300m3/s，貯水流量為6.450m3/s，檢測相對誤差為8.50%。這表明，試驗組的水文流量檢測誤差較小，具有更高的準確性。為進一步分析不同方法的性能，還對各試驗組的流量數(shù)據(jù)進行了歸一化處理，結(jié)果見表6。

從表6中的歸一化結(jié)果可以看出，試驗組的歸一化導(dǎo)水流量和貯水流量均處于中等偏上的水平，進一步驗證了其在水文流量實時檢測中的優(yōu)勢。

3 結(jié)語

綜上所述，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧水利系統(tǒng)為水文流量的實時監(jiān)測與預(yù)測提供了有效的解決方案。通過綜合分析水位、流量和降雨量等多種水文數(shù)據(jù)，本文構(gòu)建的預(yù)測模型不僅提高了預(yù)測的準確性，還增強了系統(tǒng)對突發(fā)事件的響應(yīng)能力。未來的研究進一步探索更多變量的影響，優(yōu)化模型算法，以適應(yīng)更復(fù)雜的水文環(huán)境。此外，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展，智慧水利系統(tǒng)的應(yīng)用前景廣闊，將為水資源的可持續(xù)管理和保護提供強有力的支持。

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