摘要
一种管网运维数据的高效预测方法及系统,结合协议接入与自动格式转换技术,实现了多源异构数据的统一采集与分级传输,解决了传统管网数据采集效率低、格式不一致的问题;其次,实时校验补全机制采用卡尔曼滤波进行异常检测与修正,并通过插值算法补全缺失数据,提升了数据质量与时效性。在数据整合阶段,基于预设数据模型进行结构化清洗与归档,为后续预测模型提供了高效数据基础,最后融合时序特征与空间关联分析,通过事件特征标记构建联合特征空间,并利用协同建模模块训练预测模型,精准识别潜在故障点,智能生成运维优化计划,通过决策推送与可视化模块,实现预测结果的实时共享与交互展示,实现了从数据采集到预测决策的闭环管理。
技术关键词
高效预测方法
空间关联分析
插值算法
可视化模块
运维
事件特征
高精度传感器
嵌入式协议
传输模块
伯努利方程
不确定性量化方法
硫化氢气体传感器
决策
物联网设备
插值模块
格式转换技术
生成数据报表
多模态数据融合
系统为您推荐了相关专利信息
原始图像数据
生成对抗网络
机房
图像增强算法
运维
综合识别方法
气候
时空分布特征分析
事件识别
识别算法
跨网数据交换方法
数据平台
预警模型
机器学习算法
融合算法