摘要
本发明涉及泵站监测技术领域,公开了一种基于海绵城市泵站实时监测数据的预警方法及系统,方法包括:获取海绵城市泵站历史监测数据并构建数据集;使用数据集对多模态深度学习网络模型进行训练得到故障等级预测模型;构建模糊推理模块,根据预处理后的历史监测数据生成模糊规则库;将实时监测数据分别输入故障等级预测模型和模糊推理模块,得到第一故障预测等级和第二故障预测等级;根据第一故障预测等级和第二故障预测等级计算加权平均值;根据加权平均值确定故障预测等级并进行相应的预警。本发明能够更全面地捕捉泵站的运行状态数据,提高故障诊断的准确性,结合了深度学习模型的高精度和模糊推理的可解释性,提高了整体系统的鲁棒性和可靠性。
技术关键词
实时监测数据
历史监测数据
模糊推理
模糊规则库
海绵城市
预警方法
多模态深度学习
深度学习网络模型
数据获取模块
泵站监测技术
隶属度函数
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深度学习模型
预警系统
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