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申请/专利权人：中关村科学城城市大脑股份有限公司

摘要：本公开的实施例公开了水资源短缺告警方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取区域水资源信息；基于区域水资源信息，生成第一水资源短缺指标、第二水资源短缺指标和第三水资源短缺指标；基于区域水资源信息，对第一水资源短缺指标、第二水资源短缺指标和第三水资源短缺指标进行融合处理，得到第四水资源短缺指标；对区域水资源信息进行识别处理，得到第五水资源短缺指标；基于第一水资源短缺指标、第二水资源短缺指标、第三水资源短缺指标、第四水资源短缺指标和第五水资源短缺指标，对用户终端进行告警处理。该实施方式可以提高对目标区域短缺的水资源进行告警的准确度。

主权项：1.一种水资源短缺告警方法，包括：获取区域水资源信息；基于所述区域水资源信息，生成第一水资源短缺指标、第二水资源短缺指标和第三水资源短缺指标；基于所述区域水资源信息，对所述第一水资源短缺指标、所述第二水资源短缺指标和所述第三水资源短缺指标进行融合处理，得到第四水资源短缺指标；对所述区域水资源信息进行识别处理，得到第五水资源短缺指标；基于所述第一水资源短缺指标、所述第二水资源短缺指标、所述第三水资源短缺指标、所述第四水资源短缺指标和所述第五水资源短缺指标，对用户终端进行告警处理；其中，所述对所述区域水资源信息进行识别处理，得到第五水资源短缺指标，包括：将所述区域水资源信息输入至预先训练的可用水预测模型，得到可用水预测量；将所述可用水预测量和所述区域水资源信息包括的区域可用水量的比值确定为第五水资源短缺指标；其中，所述可用水预测模型是通过以下步骤训练得到的：获取样本区域水资源信息集和初始可用水预测模型，其中，所述样本区域水资源信息集中的样本区域水资源信息包括：样本区域可用水量；从所述样本区域水资源信息集中选取样本区域水资源信息，执行以下训练步骤：将样本区域水资源信息输入至初始可用水预测模型中，得到初始可用水预测量；基于预设的损失函数，确定样本区域水资源信息包括的样本区域可用水量与初始可用水预测量之间的可用水量差异值；响应于确定可用水量差异值小于目标值，将初始可用水预测模型确定为可用水预测模型；其中，所述方法还包括：响应于确定所述可用水量差异值大于等于所述目标值，基于所述可用水量差异值，调整所述初始可用水预测模型中的相关参数，得到调整后的初始可用水预测模型，其中，所述初始可用水预测模型中的相关参数包括：网络连接权重值集和网络阈值集；将所述调整后的初始可用水预测模型确定为初始可用水预测模型，以及再次执行所述训练步骤；其中，所述基于所述可用水量差异值，调整所述初始可用水预测模型中的相关参数，得到调整后的初始可用水预测模型，包括：获取初始迭代标识序列和初始最优位置向量；对于所述初始迭代标识序列中的每个初始迭代标识，对所述初始可用水预测模型中的相关参数执行以下更新步骤：将所述模型网络参数值集中包括的网络连接权重值集中的每个网络连接权重值和网络阈值集中每个网络阈值组合为模型位置向量，得到模型位置向量集；生成调整搜索值；响应于确定所述调整搜索值满足预设搜索条件，基于所述初始最优位置向量，对所述模型位置向量集执行第一搜索处理，得到目标最优位置向量；响应于确定所述调整搜索值不满足所述预设搜索条件，基于所述初始最优位置向量，对所述模型位置向量集执行第二搜索处理，得到目标最优位置向量；响应于确定所述目标最优位置向量满足预设精度条件，将所述初始可用水预测模型中的相关参数中与所述目标最优位置向量对应的网络连接权重值和网络阈值，确定为调整后的初始可用水预测模型的相关参数；响应于确定所述初始迭代标识满足预设迭代条件，将所述初始可用水预测模型中的相关参数中与所述目标最优位置向量对应的网络连接权重值和网络阈值，确定为调整后的初始可用水预测模型的相关参数。

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