水利监测模型的参数确定方法及相关装置与流程

本技术属于水文监测，尤其涉及一种水利监测模型的参数确定方法、装置、电子设备和计算机存储介质。

背景技术：

1、水利监测模型对于流域产汇流计算，洪水分析与预报以及水资源的优化配置与调度等具有重大意义。水利监测模型的运用除了考虑模型结构的合理性外，模型参数率定也是十分重要的环节。

2、相关技术中，通常是人工对水利监测模型进行参数率定，但该过程繁琐，需要反复调节才能使参数达到预期，因此目前参数率定的专业壁垒和人工成本较高。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种水利监测模型的参数确定方法、装置、电子设备和计算机存储介质，能够改善相关技术在水利监测时参数率定的专业壁垒和人工成本较高的技术问题。

2、第一方面，提供一种水利监测模型的参数确定方法，可以包括：

3、获取监测流域中多个监测点分别对应的水利数据序列，水利数据序列包括距当前第一时段内对应监测点的水利数据，第一时段包括多个子时段；

4、按照不同子时段和不同监测点，对水利数据序列进行误差融合，得到不同子时段内监测流域的目标融合数据；

5、将目标融合数据作为水利监测模型的输入参数。

6、本技术实施例通过获取监测流域中多个监测点分别对应的水利数据序列，进而按照不同子时段和不同监测点，对水利数据序列进行误差融合，由此将得到的不同子时段内监测流域的目标融合数据作为水利监测模型的输入参数。而因为水利监测模型的输入参数是不同子时段内监测流域的目标融合数据，该目标融合数据是依据不同子时段和不同监测点，对各个监测点在第一时段内的水利数据进行误差融合得到的，因此能够自动对率定过程中的误差进行融合消元，减少了对参数率定精度的依赖，从而减少参数率定过程中的人工参与度，进而改善了相关技术在水利监测时参数率定的专业壁垒和人工成本较高的技术问题。

7、可选地，按照不同子时段和不同监测点，对水利数据序列进行误差融合，得到不同子时段内监测流域的目标融合数据，包括：

8、依次对水利数据序列中多个子时段的水利数据进行融合边缘化处理，得到监测点在多个子时段分别对应的第一融合数据；

9、对不同监测点在同一子时段的第一融合数据进行时间段融合处理，得到不同子时段内监测流域的目标融合数据。

10、在这些示例中，通过区分监测点进行多个子时段内水利数据的融合边缘化处理，能够保证同一个监测点的不同子时段内的信息丢失少，又实现了数据误差的融合消元。在此基础上，再进行时间段融合处理能够尽可能复原不同子时段内整个监测流域内的水利情况，获得较为完整的水利监测模型所需输入参数。

11、可选地，依次对水利数据序列中多个子时段的水利数据进行融合边缘化处理，得到监测点在多个子时段分别对应的第一融合数据，包括：

12、从多个子时段中选择起始时段；

13、在水利数据序列中，使用滑动窗口从起始时段的水利数据开始逐步向前移动；

14、每当滑动窗口移动时，从滑动窗口内获取当前时段相对于前一时段的公共水利数据和边缘水利数据，水利数据包括公共水利数据和边缘水利数据；

15、对边缘水利数据进行数据提炼，并将公共水利数据与数据提炼后的边缘水利数据进行数据融合，得到监测点在当前时段的第一融合数据；

16、将滑动窗口内的水利数据更新为监测点在当前时段的第一融合数据。

17、在这些示例中，给出了依次对水利数据序列中多个子时段的水利数据进行融合边缘化处理，得到监测点在多个子时段分别对应的第一融合数据的细化实现过程，能够在保证信息丢失最少的情况下，实现数据的误差融合处理。

18、可选地，获取监测流域中多个监测点分别对应的水利数据序列，包括：

19、获取距当前第一时段内的监测流域的原始水利数据；

20、对同一监测点在不同子时段内的原始水利数据进行数据预处理，得到多个监测点分别对应的水利数据序列。

21、在这些示例中，通过对原始水利数据进行数据预处理，得到多个监测点分别对应的水利数据序列，实现了数据整理和规范化，降低了后续数据误差融合的难度。

22、可选地，对同一监测点在不同子时段内的原始水利数据进行数据预处理，得到多个监测点分别对应的水利数据序列，包括：

23、对同一监测点的原始水利数据进行数据窗口划分，形成多个监测点对应的数据窗口；

24、按照不同子时段，对多个监测点对应的数据窗口内的原始水利数据进行矩阵处理，得到多个监测点分别对应的水利数据序列。

25、在这些示例中，通过区分监测点进行数据窗口的划分处理，并将数据窗口内的原始水利数据按照多个子时段进行矩阵处理，方便后续进行数据的整理、提炼以及误差融合，进而减少参数标定过程中的数据精度。

26、可选地，形成多个监测点对应的数据窗口之后，按照不同子时段，对多个监测点对应的数据窗口内的原始水利数据进行矩阵处理之前，还包括：

27、对数据窗口内的原始水利数据进行处理，以使数据窗口内各个原始水利数据的时间频率一致。由此保证同一数据窗口内的原始水利数据具有统一的时间频率，实现了数据整理和规范化，降低了后续数据误差融合的难度。

28、可选地，将目标融合数据作为水利监测模型的输入参数之后，还包括：

29、运行水利监测模型，得到监测流域的监测预报结果，由此为洪水分析与预报以及水资源的优化配置与调度提供有力支撑。

30、第二方面，提供一种水利监测模型的参数确定装置，该装置可以包括：

31、获取模块，可以用于获取监测流域中多个监测点分别对应的水利数据序列，水利数据序列包括距当前第一时段内对应监测点的水利数据，第一时段包括多个子时段；

32、误差融合模块，可以用于按照不同子时段和不同监测点，对水利数据序列进行误差融合，得到不同子时段内监测流域的目标融合数据；

33、设置模块，可以用于将目标融合数据作为水利监测模型的输入参数。

34、第三方面，提供了一种电子设备，电子设备包括存储器、处理器以及存储在存储器中，并在处理器上运行的水利监测模型的参数确定程序，水利监测模型的参数确定程序实现如第一方面的水利监测模型的参数确定方法的步骤。

35、第四方面，提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质被处理器执行时实现如第一方面的水利监测模型的参数确定方法的步骤。

36、第五方面，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的水利监测模型的参数确定方法的步骤。

37、与现有技术相比，本技术实施例提供的水利监测模型的参数确定方法及相关装置，通过获取监测流域中多个监测点分别对应的水利数据序列，进而按照不同子时段和不同监测点，对水利数据序列进行误差融合，由此将得到的不同子时段内监测流域的目标融合数据作为水利监测模型的输入参数。而因为水利监测模型的输入参数是不同子时段内监测流域的目标融合数据，该目标融合数据是依据不同子时段和不同监测点，对各个监测点在第一时段内的水利数据进行误差融合得到的，因此能够自动对率定过程中的误差进行融合消元，减少了对参数率定精度的依赖，从而减少参数率定过程中的人工参与度，进而改善了相关技术在水利监测时参数率定的专业壁垒和人工成本较高的技术问题。