[发明专利]河道分流口门水位数据外延方法、装置、存储介质及设备

说明书

本发明涉及一种河道分流口门水位数据外延方法、装置、存储介质及设备。本发明的目的是提供一种河道分流口门水位数据外延方法、装置、存储介质及设备。本发明的技术方案是：一种河道分流口门水位数据外延方法，其特征在于：S1、初始化集合支持向量机模型，集合支持向量机模型包含N个个体支持向量机模型，初始化内容包括集合支持向量机模型的基础属性信息、可调参数信息和变量最大滞时信息；S2、在分流口门水位监测时段，基于集合支持向量机模型构建河道分流口门水位与其关联要素间的联系；S3、精简集合支持向量机模型；S4、在分流口门水位数据缺失时段，应用精简的集合支持向量机模型进行河道分流口门水位数据外延。本发明适用于测控技术领域。

技术领域

本发明涉及一种河道分流口门水位数据外延方法、装置、存储介质及设备。适用于测控技术领域。

背景技术

河道中水流向地势较低处流动过程中，会在洪水或人类活动作用下突破原有岸线形成新的分流河道，并在下游重新汇入干流河道。经历较长时间的河床演变后，分流河道可能逐步发展甚至取代原有河道的主导地位，也可能逐步萎缩甚至断流。掌握分流河道口门水位等信息对于认识分流河道水流运动及河床演变规律至关重要，同时也对河流防洪、航运、排污口布设乃至河流生态系统健康维护等具有十分突出的作用。

在现有河流水文监测系统下，会出现河道分流口门水位开始监测时间较晚、水位数据系列较短的现象，为掌握长时间尺度的分流河道河床演变趋势，只能依靠间接方式获取施测前的口门水位信息：

第一种常用的间接方式是数值求解水流运动方程(如圣维南方程或二维浅水方程)，得出口门处水位连续变化过程。该方法具有物理基础，计算结果较为准确，然而其不足之处也十分明显，即需要收集河道水下地形、计算性能要求较高。

第二种具有应用潜力的间接方式，即采用机器学习方法构建分流口门水位与其关联要素间的联系，可视为第一种方式的替代或补充。该方法仅需固定站点的水位流量监测数据，不需要第一种方式所必需的河道水下地形。此外，机器学习方法计算量一般远小于第一种方式。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种河道分流口门水位数据外延方法、装置、存储介质及设备。

本发明所采用的技术方案是：一种河道分流口门水位数据外延方法，其特征在于：

S1、初始化集合支持向量机模型，集合支持向量机模型包含N个个体支持向量机模型，初始化内容包括集合支持向量机模型的基础属性信息、可调参数信息和变量最大滞时信息；

S2、在分流口门水位监测时段，基于集合支持向量机模型构建河道分流口门水位与其关联要素间的联系，包括确定集合支持向量机模型输入输出和优化集合支持向量机模型；

其中优化集合支持向量机模型使用基于种群的启发式算法分别优化集合支持向量机模型中的每个个体支持向量机模型，优化对象包括可调参数信息和变量最大滞时信息；

S3、精简集合支持向量机模型；

S4、在分流口门水位数据缺失时段，应用精简的集合支持向量机模型进行河道分流口门水位数据外延。

步骤S1包括：

S101、初始化基础属性信息：针对集合支持向量机模型中的每个个体支持向量机模型，通过随机方式生成个体支持向量机模型基础属性信息A＝[a¹,a²]；

其中a¹用于指定个体支持向量机模型的基础公式类型；a²用于指定个体支持向量机模型的核函数类型；

S102、初始化可调参数信息：针对集合支持向量机模型中的每个个体支持向量机模型，基于其基础属性信息A通过随机方式生成个体支持向量机模型可调参数信息B＝[b¹,b²,b³]；