[发明专利]一种管廊的预警方法、装置、系统及存储介质

权利要求书

1.一种管廊的预警方法，其特征在于，所述管廊中包括监测设备和关联设备，所述关联设备与所述监测设备相关联，所述方法包括：

获取所述监测设备的历史监测数据；

基于所述历史监测数据和时间序列模型计算所述监测设备在未来一预设时间的预测数据；

比较所述预测数据与相应的数据阈值，并当所述预测数据大于或等于所述数据阈值时发出预警信号；

根据所述预警信号控制所述关联设备动作，以使所述监测设备在所述预设时间的实际数据小于所述相应的数据阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述历史监测数据和时间序列模型计算所述监测设备在未来一预设时间的预测数据，包括：

根据所述历史监测数据的第一部分数据训练所述时间序列模型，得到训练好的时间序列模型；

将所述历史监测数据的第二部分数据输入所述训练好的时间序列模型，得到所述监测设备中在未来一预设时间的预测数据，所述第一部分数据与所述第二部分数据不同。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述历史监测数据的第一部分数据训练所述时间序列模型，得到训练好的时间序列模型，包括：

将所述第一部分数据中的至少一部分作为训练数据分别输入具有不同超参数的初始时间序列模型进行拟合，得到具有不同超参数的时间序列模型；

基于各个不同超参数的时间序列模型对所述第一部分数据中的剩余部分所对应的时间进行预测，得到各个不同超参数的时间序列模型的训练预测数据；

将所述第一部分数据中的剩余部分作为测试数据，计算所述测试数据与对应的所述训练预测数据之间的拟合度；

将与所述剩余部分的拟合度最高的训练预测数据所对应的超参数作为所述训练好的时间序列模型的超参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述不同的超参数包括：相邻的所述超参数之间具有相同的预设差值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，计算所述测试数据与对应的所述训练预测数据之间的拟合度，包括：

计算测所述测试数据与对应的所述训练预测数据之间方差作为所述拟合度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述时间序列模型包括：

其中，α、β、γ分别为水平平滑系数、趋势平滑系数、季节平滑系数，且0≤α≤1，0≤β≤1，0≤γ≤1；k为所述预设时间；p为周期长度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述预警信号控制所述关联设备动作，以使所述监测设备在所述预设时间的实际数据小于所述相应的数据阈值，包括：

计算所述预测数据与所述预设阈值之间的差值；

根据所述差值和所述关联设备的工作参数，计算所述关联设备的输出参数；

基于所述关联设备的输出参数，控制所述关联设备动作。

8.一种管廊的预警装置，其特征在于，所述管廊中包括监测设备和关联设备，所述关联设备与所述监测设备相关联，所述装置包括：

获取模块，用于获取所述监测设备的历史监测数据；

预测模块，用于基于所述历史监测数据和时间序列模型计算所述监测设备在未来一预设时间的预测数据；

判断模块，用于比较所述预测数据与相应的数据阈值，并当所述预测数据大于或等于所述数据阈值时发出预警信号；

执行模块，用于根据所述预警信号控制所述关联设备动作，以使所述监测设备在所述预设时间的实际数据小于所述相应的数据阈值。

9.一种管廊的预警系统，其特征在于，所述系统包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时实现如权利要求1-7中任一项的方法。