[发明专利]一种基于大数据机器学习的用水量分析系统及方法

权利要求书

1.一种基于大数据机器学习的用水量分析系统，其特征在于，包括：

数据采集模块(100)，用于采集城区管网关键位置的数据，包括流量、压力、余氯和浊度实时数据；

城区管网通讯终端(101)，用于将数据采集模块(100)采集到的数据实时传输到数据库存储模块(102)；

数据库存储模块(102)，将数据进行系统的分类及归档，将整理好的数据以数据包的形式发送至数据预处理模块(103)；

数据预处理模块(103)，将不合格的数据进行剔除，保留关键的核心数据，并对核心数据进行保存，后端记录数据缺失的时间节点；

核心数据服务器(104)，对保留的核心数据进行处理和计算，并将各类数据结果保存于核心数据库模块(105)，通过大数据的归纳及整合，对用水量的情况进行综合评价及反馈；

系统预判模块(106)，结合用水量的情况、综合评价及反馈信息，对城区管网中是否存在不合理用水的区域系统进行预判；

处理机制模块(107)，对发生的事故需要采取的措施给出合理化建议，并对最终的处理结果进行反馈；

所述数据采集模块(100)与城区管网通讯终端(101)连接，城区管网通讯终端(101)与数据库存储模块(102)通讯连接，数据库存储模块(102)与数据预处理模块(103)连接，数据预处理模块(103)与核心数据服务器(104)连接，核心数据服务器(104)分别连接有核心数据库模块(105)和系统预判模块(106)，系统预判模块(106)与处理机制模块(107)连接。

2.根据权利要求1所述的基于大数据机器学习的用水量分析系统，其特征在于，所述数据采集模块(100)的监测仪表安装于城区管网中管径为DN100及以上的关键管线上，实时采集记录流量、压力、余氯和浊度实时数据，并将数据转化成计算机能够处理的文本、图形、图像、视频或音频数据。

3.根据权利要求1所述的基于大数据机器学习的用水量分析系统，其特征在于，所述数据库存储模块(102)包含大容量的存储器设备，用于将采集到的数字、文本、图片、音频、视频数据处理成便于储存的数据格式，对各类管网实时数据进行数据的保存、增加、删除、更新等操作。

4.根据权利要求1所述的基于大数据机器学习的用水量分析系统，其特征在于，所述数据预处理模块(103)与核心数据服务器(104)连接，将不同种类的数据进行预处理，包括整理、格式化、剔除、筛选等操作，将数据进行统一处理，并将数据传输到核心数据库中进行进一步的处理。

5.根据权利要求1所述的基于大数据机器学习的用水量分析系统，其特征在于，所述核心数据库模块(105)为大容量的存储器设备，与核心数据服务器(104)相关联，用于处理、保存用水量管理系统所需的预处理数据、相关性推理中间计算结果、保存核心数据服务器(104)提供的内在的规律、因果关系及留存结果。

6.一种基于大数据机器学习的用水量分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、通过数据采集模块(100)采集城区管网关键位置的数据，包括流量、压力、余氯和浊度实时数据；

S2、城区管网通讯终端(101)接收数据采集模块(100)采集到的数据，并将数据实时传输到数据库存储模块(102)；

S3、通过数据库存储模块(102)将数据进行系统的分类及归档，将整理好的数据以数据包的形式发送至数据预处理模块(103)；

S4、通过数据预处理模块(103)将不合格的数据进行剔除，保留关键的核心数据，并对核心数据进行保存，后端记录数据缺失的时间节点；

S5、通过核心数据服务器(104)对保留的核心数据进行处理和计算，并将各类数据结果保存于核心数据库模块(105)，通过大数据的归纳及整合，对用水量的情况进行综合评价及反馈；

S6、通过系统预判模块(106)结合用水量的情况、综合评价及反馈信息，对城区管网中是否存在不合理用水的区域系统进行预判；

S7、最终，通过处理机制模块(107)对发生的事故需要采取的措施给出合理化建议，并对最终的处理结果进行反馈。