摘要
本发明涉及一种基于水力熵值特征与区块链共识验证的生产行为水足迹追踪方法,所述方法包括以下步骤:步骤1:在用水单元的关键位置安装高精度传感器,通过高频、中频、低频三重采样序列处理层,实时采集管道水压、流量、流速等数据在不同时间尺度上的特征,步骤2:基于链上‑链下协同验证架构,设计链下边缘计算节点的熵值特征提取功能,通过构建多维熵值计算模型,步骤3:基于链上‑链下协同验证架构,链上智能合约进行跨节点特征一致性校验;设计可信特征库自更新机制,当新特征被验证为可信特征,自动更新模板库;步骤4:调用工况识别模块对实时熵值特征分析,计算生产链各阶段的用水熵值,通过产品ID查询返回完整的水足迹链。
技术关键词
区块链共识
追踪方法
高精度传感器
多尺度排列熵
随机森林模型
工况
识别模块
水力
机制
跨节点
熵值计算方法
非线性时间序列
水压
区块链智能合约
模糊隶属函数
节点特征
滑动窗口方法
动态
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风险
随机森林模型
预警方法
设备运行参数
更新模型参数
剩余寿命预测方法
寿命预测模型
深度学习算法
预测误差
电池组
水稻产量预测方法
耦合作物模型
归一化植被指数
遥感反演
植被指数值
故障实时诊断方法
随机森林模型
频域特征
时域特征
信号