公开(公告)号：CN118535888A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410015081.6

申请日：2024-01-05

Applicant: 北京工业大学 ,  北京市南水北调团城湖管理处 ,  中国水利水电科学研究院

Inventor： 闫健卓 ,  张峻 ,  万烁 ,  赵拓 ,  刘秋生 ,  周叶

IPC: G06F18/211 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/09

Abstract: 本申请涉及一种泵站水位预测方法及装置，预测方法包括以下步骤：采集泵站水位数据，对水位数据进行数据预处理，得到原始数据集；基于原始数据集根据改进的生成对抗网络生成新样本数据，并将新样本数据补充到原始数据集中，得到扩充数据集；基于图神经网络的特征提取方法对扩充数据集进行特征提取，得到输入数据；基于异步并行的高阶神经网络分类模型，根据输入数据，构建预测模型，以预测泵站水位；本申请能够对大规模、多维度的泵站数据实现高效的处理和分析，有效解决数据量大、复杂度高的问题，提高预测精度以及模型应用范围，从而能够准确预测泵站水位，以提高管理效率和预防可能的水资源危机。

公开(公告)号：CN117610826A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311542672.0

申请日：2023-11-17

Applicant: 北京工业大学 ,  北京市南水北调团城湖管理处

Inventor： 闫健卓 ,  郭甜甜 ,  赵拓 ,  孙文学 ,  史晓宇 ,  田葛 ,  梁磊

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明提出一种需水量预测方法和系统。其中，方法包括：首先根据传感器得到的需水量历史监测序列进行数据的预处理，得到需水量时间序列，并经过Prophet模型进行序列分解分析，再添加节假日因素后得到需水量天、周、月、以及趋势的预测图；然后，将预测值与原始序列形成的残差序列通过GRU模型，进行非线性成分的提取；最后将两个模型的预测值进行相加即可得到最终的需水量预测值。本发明提出的方案，通过GRU模型来对单一的Prophet模型进行结合改进，以实现对需水量的精准预测。