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申请/专利权人：娄底市水利水电工程建设有限责任公司
摘要：本发明公开了基于机器学习的水位异常检测预警方法，属于水位预警技术领域。首先，通过采集气象信息、历史日志和陆地水文图，以及指定区域内河流周边的图像数据和环境信息，在陆地水文图中将河流划分为河道，采用机器学习算法在历史日志中提取训练集，分析得到各河道的关系参数和风险系数；其次，再根据风险系数划分异常河道和标记河道，分析标记河道周边的图像数据和环境信息并建立关系公式，结合气象信息预测未来一段时间异常河道的水位变化幅度，从而计算异常河道的趋向指数；最后，通过数据中心显示所有河道的信息，定时生成水位记录存入历史日志中，设置指数阈值，在异常河道的趋向指数大于指数阈值时进行预警。
主权项：1.基于机器学习的水位异常检测预警方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S100、采集气象信息、历史日志和陆地水文图，以及指定区域内河流周边的图像数据和环境信息；S200、在陆地水文图中将河流划分为河道，采用机器学习算法在历史日志中提取训练集，分析得到各河道的关系参数和风险系数，根据风险系数划分异常河道和标记河道；S300、分析标记河道周边的图像数据和环境信息并建立关系公式，结合气象信息预测未来一段时间异常河道的水位变化幅度，从而计算异常河道的趋向指数；S400、数据中心显示所有河道的信息，定时生成水位记录存入历史日志中，设置指数阈值，当异常河道的趋向指数大于指数阈值时进行预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 娄底市水利水电工程建设有限责任公司 基于机器学习的水位异常检测预警方法
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