摘要
本发明属于流量矫正技术领域,涉及一种超声波水表流量矫正方法及其系统,方法包括获取超声波水表流体的实时数据、历史数据和成分数据,并对多维数据进行融合,获得融合后的流体数据;进行模式识别,并在模式识别时引入自适应阈值算法,动态调整异常标准;基于融合后的流体数据,采用数据驱动方法,并结合流体动力学原理,构建动态矫正模型,对超声波水表流量进行精准矫正;使用强化学习算法,学习最优的阈值调整策略,实现自适应动态矫正。本发明能够减少误报和漏报,提高数据质量和可靠性,同时数据驱动的动态矫正模型能够适应流体特性的变化,提供更准确的流量测量,达到可以适应流体特征的动态变化,再对超声波水表流量进行精准矫正的效果。
技术关键词
超声波水表
矫正方法
流体动力学原理
矫正模型
实时数据
模式识别
数据驱动方法
代表
强化学习算法
阈值算法
动态
密度
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关键字
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