摘要
本发明涉及地下水位动态监测的优化方法;包括以下步骤:在地下水监测区域内,均匀布设多个传感器,包括水压、温度、湿度多维参数监测;所述传感器之间通过无线网络形成网格化监测系统;将传感器阵列采集的多维度数据输入数据融合模块,利用数据融合算法对各项数据进行协同处理,滤除噪声和异常值;构建统一的水位变化模型,使不同参数的数据互相补充;定期根据历史数据和新的测量值,动态调整融合算法中的权重;在监测区域内,基于时间和空间的维度,构建地下水位变化的时空分析模型,挖掘出水位波动的周期性和规律性;采用包括ARIMA或LSTM的时序分析算法对历史水位数据进行趋势分析,生成短期和长期的水位预测。
技术关键词
分析模型构建方法
波动方法
动态
传感器阵列
数据融合算法
监测点
识别水位
周期性特征
滤除噪声
分析模型参数
地下水位监测
变化趋势预测
遗传算法优化
长短期记忆网络
监测系统
参数随时间
实时监测数据