一种水库防洪风险预测方法及系统与流程

本发明涉及水利工程和防灾减灾，尤其涉及一种水库防洪风险预测方法及系统。

背景技术：

1、水库在防洪减灾中起到重要作用，但由于气候变化和极端天气事件的增多，水库面临的防洪压力也逐渐增大，如何利用多种环境监测数据实现防洪风险率的预测是当前亟待解决的一大难题，直接影响到水利等部门在应对洪涝灾害时的决策。传统的防洪风险评估方法通常依赖历史数据和经验，难以适应复杂多变的气候环境，缺乏实时性和准确性。本发明通过整合多种传感器数据，利用基于transformer的lstm技术，可以实现更加精准、实时的防洪风险预测，提高水库的防洪能力，帮助水利等部门在应对洪涝灾害时的提升决策水平，降低灾害影响。

2、因此，本发明提供一种水库防洪风险预测方法及系统来提升水库防洪管理水平，保障防洪安全。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术的不足，研制一种水库防洪风险预测方法及系统，主要目的在于通过多源数据融合和智能算法，实现水库防洪风险的实时预测，提供科学的防洪决策支持。

2、本发明解决技术问题的技术方案为一种水库防洪风险预测方法，包括以下步骤：

3、s1、数据采集：通过传感器实时采集水文、气象和地质的相关数据，并根据采集的数据构成数据集；

4、s2、数据传输：将数据集中的数据进行传输，传输过程中通过区块链加密技术对数据安全进行加强；

5、s3、数据分析：将预处理后的数据传输至数据处理中心，数据处理中心对接受到的数据进行预处理和分析，进而生成防洪风险预测结果和预警信息。

6、具体实施方式中，s1具体如下：

7、通过传感器在水库管理中心、气象监测站、水文监测站和地质监测站中在时间内间隔时长采集水文、气象和地质的相关数据，采集的数据具体包括水库水位、流出量、蒸散量、降雨量、气象数据、地震活动数据和地质变形数据，气象数据包括气温、湿度和风速；

8、根据采集的数据构建数据集，，，，，，数据集内共组数据，数据集采集数据的总时长为，采集每组数据的时间间隔为，表示在时采集的第组数据，、、、、、和分别表示在时采集的第组水库水位、流出量、蒸散量、降雨量、气象数据、地震活动数据和地质变形数据。

9、具体实施方式中，s2具体如下：

10、s2.1、区块链网络部署：

11、将水库管理中心、气象监测站、水文监测站、地质监测站视为区块链中的单独节点，并选择私有链作为区块链网络架构来确保数据的安全性和隐私性；

12、s2.2、数据上链前处理：

13、将数据集中每个类型的数据按一定时间间隔打包成数据块，设采集数据时间为，将时间均匀划分为个时间间隔，则共有个数据块，数据块集合表示为，表示第个数据块，对每个数据块进行哈希运算，生成唯一的哈希值来确保数据的完整性；

14、再使用对称加密算法对数据块进行加密，设加密密钥为，具体计算如下：

15、，

16、其中，表示加密密钥为的对称加密算法，表示对数据块集合中数据块对称加密后的数据；

17、s2.3、数据上传与共识机制：

18、将对称加密后的数据和每个数据块的哈希值依次上传至区块链网络中的节点，各节点通过区块链的共识机制对上传的数据进行验证与确认。

19、具体实施方式中，s3具体如下：

20、数据处理中心接收到对称加密后的数据和每个数据块的哈希值后，首先将接收到的数据还原为数据集中采集的初始数据，然后对还原后的数据进行数据预处理，即对数据集中的数据进行数据预处理，再将预处理后的数据通过大数据分析和基于自注意力机制模型r的长短期记忆网络算法进行数据分析，得到综合防洪风险预测结果，最后进行风险评估生成预警信息。

21、s3.1、数据预处理：

22、数据清洗：移除数据集中数据内的异常值和噪声数据；

23、数据平滑：利用滑动平均法对数据集中数据进行平滑处理，具体计算如下：

24、，

25、其中，表示原始数据平滑项后的数据，表示滑动窗口大小，为平滑处理后的第组数据，，、、、、、和分别表示平滑处理后的水库水位、流出量、蒸散量、降雨量、气象数据、地震活动数据和地质变形数据。

26、s3.2、通过数据分析对水文、气象、地质以及综合防洪风险进行预测：

27、s3.2.1、水文预测：

28、对水库的水位变化进行预测，具体计算如下：

29、，

30、其中，表示预测的第项水库水位，表示时刻实际测得的第项水库水位，、和分别表示实际测得的第项降雨量、散量和流出量，表示水库面积；

31、s3.2.2、气象预测：

32、采用时序分析方法对气象数据进行预测，具体通过自回归移动平均模型arima对气象数据进行预测，计算公式如下：

33、，

34、其中，表示预测的第项气象数据，，表示arima公式的常数项，分别表示实际测得的第,,…,项气象数据，表示第项自回归系数，共个自回归系数，，表示第项移动平均系数，共个移动平均系数，表示第项白噪声；

35、s3.2.3、地质预测：

36、采用基于网络和模型的地质灾害风险评估模型对地震活动和地质变形进行评估，计算过程如下：

37、，

38、其中，表示第项地质风险评分，表示基于网络和模型的地质灾害风险评估模型，表示第项地质变形数据，表示第项地震活动数据。

39、s3.2.4、综合防洪风险预测：

40、将每一项平滑处理后的数据分别与、和共同组合成为新的数据，使用基于的长短期网络算法进行风险率预测；

41、采用构建一个子序列时间表示学习器，通过从长时间序列中学习压缩且具有上下文信息的子序列表示，使用掩码重构任务，再通过随机掩码数据中75%的数据得到掩码数据，通过对进行重构优化得到掩码子序列，同时通过重构损失函数对进行优化，计算过程如下：

42、，

43、再从数据中剩余的25%未进行掩码数据的时间上下文中重构出未掩码子序列，同时通过重构损失函数对进行优化，计算过程如下：

44、，

45、掩码子序列和未掩码子序列共同构成处理后的子序列时间表示；

46、（1）长期趋势提取：

47、从子序列时间表示中捕捉长期趋势特征，采用堆叠的一维膨胀卷积层来扩大时间感受野并捕捉长期趋势，一维膨胀卷积层共层，一维膨胀卷积操作具体如下：

48、，

49、其中，表示一维膨胀卷积层第一层的输出，表示子序列时间表示中的第个元素， c表示一维膨胀卷积操作的卷积核，表示卷积核大小，表示累加操作中的变量，表示膨胀率，表示一维膨胀卷积操作；

50、得到一维膨胀卷积层第一层的输出后，将上一层结果与下一层卷积核进行卷积操作，再经过激活函数和最大池化操作，得出下一层的输出，具体操作如下：

51、，

52、……

53、，

54、……

55、，

56、其中，表示第层的输出，，表示激活函数的操作，表示最大池化，将最后一层的输出记为长期趋势特征；

57、（2）短期趋势提取：

58、捕捉短期历史序列中的局部细粒度趋势特征，采用现有的时空图神经网络作为短期趋势提取器，来提取短期趋势特征，计算过程如下：

59、，

60、其中，表示短期趋势特征，表示邻接矩阵；

61、（3）特征融合与风险预测：

62、将长期趋势特征和短期趋势特征融合，获得最终的预测结果，特征融合与预测，计算过程如下：

63、，

64、其中，表示的次迭代操作，表示预测结果，表示多层感知机，表示连接操作。

65、本发明还提供一种水库防洪风险预测系统，执行一种水库防洪风险预测方法，具体包括以下模块：

66、（1）数据采集模块：

67、水文监测设备：在水库的不同位置部署水位计、流量计，用于实时监测水位和流量变化；

68、气象监测设备：在水库周围和上游区域安装雨量计、温湿度传感器和风速计，用于收集降雨量、气温、湿度和风速；

69、地质监测设备：在水库坝体及周围区域部署地震仪、倾斜仪、应变计，用于监测地震活动和地质变形；

70、（2）数据传输模块：对预处理后的数据进行传输，传输过程中通过区块链加密技术对数据安全进行加强；

71、（3）数据分析模块：将预处理后的数据传输至数据处理中心，数据处理中心对接受到的数据进行存储和分析，进而生成防洪风险预测结果和预警信息。

72、
技术实现要素：
中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案具有如下优点或有益效果：

73、本发明提供了一种高效、准确的水库防洪风险预测方法及其实现系统，通过自动化和智能化技术实现防洪风险的实时预测，提供科学的防洪管理方案。系统具备实时监测、高精度、自动化和智能预警等优点，能够广泛应用于水库防洪管理领域，为提升水库防洪能力和保障防洪安全提供有力支持，创新性地引入了基于transformer的lstm算法、物联网技术和区块链技术，进一步提高了系统的准确性、安全性和透明性。