摘要
本发明涉及数据监测技术领域,具体涉及一种基于水利工程的河流水文数据监测方法及系统;根据当前时刻的流速与基准流速的差异特征、降雨量与基准降雨量的差异特征获得当前时刻的严重程度和状态参考时段;根据状态参考时段中不同水文数据的数据特征获得第一水文特征权重和第二水文特征权重;根据第一水文特征权重和第二水文特征权重获得所有位置的水文数据的融合特征值和融合特征序列。本发明根据融合特征序列和严重程度通过不同的预设预测模型获得当前时刻的动态阈值;根据动态阈值、融合特征序列和严重程度通过神经网络获得最终动态阈值;根据融合特征值和最终动态阈值进行水文监测,提高了河流监测预警的准确性。
技术关键词
融合特征
动态
流速
线性回归模型
随机森林模型
数据分布特征
基准
水文数据监测系统
加权特征值
序列
时序
数据监测技术
数值
主成分分析法
校准
处理器