本发明涉及数据管理，尤其涉及一种基于信息融合的分洪闸管控方法。
背景技术：
1、分洪闸管控方法的主要作用在于提升洪水管理的效率和精确度，通过实时的数据监测、分析和信息融合技术，实现对洪水灾害的有效预防和控制。通过对来自不同来源和不同类型的气象数据、水文数据、地形数据等进行分析，以调节分洪闸门用于进行洪水分流，提高洪水防控、分洪灌溉等精确性和效率。然而，传统的分洪闸管控方法往往依赖于经验判断和静态的控制措施，这在面对复杂多变的天气和水文情况时不能进行精准地分洪闸管控；并且对于分洪闸管控并未综合考虑分洪河道以及主河道的水文数据关系，使得分洪效果较差。
技术实现思路
1、基于此，本发明提供一种基于信息融合的分洪闸管控方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于信息融合的分洪闸管控方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取河道管控区域数据；基于gis技术对河道管控区域数据进行河道地形模型分析处理，以生成河道地形模型；
4、步骤s2：获取河道管控区域数据的历史水文数据；基于长短期记忆网络算法以及历史水文数据进行河道水位趋势预测的优化模型建立，生成优化河道水位趋势预测模型；
5、步骤s3：基于预设的传感器监测系统对河道管控区域数据进行水文数据实时监测处理，生成实时水文数据；基于优化河道水位趋势预测模型对实时水文数据进行河道水位趋势预测处理，生成河道水位趋势数据；
6、步骤s4：基于河道地形模型对实时水文数据进行主河道以及分洪河道的水文数据划分，分别生成主河道水文数据以及分洪河道水文数据；
7、步骤s5：根据河道水位趋势数据以及分洪河道水文数据进行分洪河道的分洪河道承载数据分析处理，生成分洪河道承载数据；
8、步骤s6：根据河道水位趋势数据以及主河道水文数据进行主河道特征水位预测数据分析处理，生成主河道特征水位预测数据；
9、步骤s7：基于主河道特征水位预测数据以及分洪河道承载数据进行分洪闸管控引擎设计，生成分洪闸管控引擎；基于分洪闸管控引擎执行分洪闸管控作业。
10、本发明获取了河道管控区域的数据，并运用gis技术进行河道地形模型分析处，通过综合地理信息系统技术，精确获取并分析了河道的地形数据，从而生成了准确的河道地形模型，为后续的水文数据分析、洪水预测和防控工作提供了重要的基础，为洪水防控和灾害管理提供了地形的数据支持。利用长短期记忆网络算法结合历史水文数据，建立能够更准确地预测河道水位趋势的优化河道水位趋势预测模型，及时发现河道水位的变化趋势，该优化河道水位趋势预测模型能够对河道水位趋势的动态变化进行精准预测，降低静态河道水位变化分析的数据延迟，从而提前做出分洪闸管控，并且更好地管理水资源，包括调配水资源、制定水资源利用规划等，从而提高水资源利用效率，降低水灾风险。通过预设的传感器监测系统对河道进行实时水文数据监测，能够确保洪水管理系统及时获取河道水文数据的最新信息，从而快速做出响应，不仅提高了洪水预警的时效性，并且对不同的水文数据进行信息融合，将数据进行统一管理及处理。基于优化河道水位趋势预测模型对实时水文数据进行河道水位趋势预测处理，生成河道水位趋势数据，为根据水文数据预测出动态变化的河道水位趋势数据，提高河道水位趋势分析的准确性，更有效地指导分洪闸的操作策略，比如决定何时、以何种程度开启分洪闸，以最大化减轻主河道的水位压力，同时确保分洪河道的安全和承载能力。基于河道地形模型对实时水文数据进行主河道和分洪河道的划分，不仅更准确地理解不同区域的水文特征和洪水风险，还在非洪水期间优化水资源的利用和分配，支持可持续发展和生态平衡。通过对分洪河道的承载能力进行精确分析，并结合主河道的特征水位趋势数据分析，更科学地制定分洪策略，确保在洪水发生时，分洪行动既有效又安全。基于主河道特征水位趋势数据和分洪河道承载数据，设计的分洪闸管控引擎能够智能化地自动调整分洪闸的开闭状态，根据实时数据和预测结果灵活应对，提高了洪水管理的精度和适应能力。通过准确预测河道水位并科学分析分洪能力，结合智能化的管控引擎执行分洪作业，有效预防和减轻洪水风险，在非洪水期间合理调度水资源，支持水资源的可持续利用和河流生态系统的保护。通过自动收集数据与信息融合分析，以及智能化的管控引擎自主执行分洪作业，大大提升了洪水管理系统的自动化和智能化水平，减少了人为操作的需求和错误概率。
11、优选地，步骤s1包括以下步骤：
12、步骤s11：获取河道管控区域数据；
13、步骤s12：利用gis技术对河道管控区域数据进行河道地形数据采集，生成河道地形数据；
14、步骤s13：基于河道地形数据进行河道数字高程数据分析，以生成河道数字高程数据；
15、步骤s14：根据河道数字高程数据进行河道坡度数据分析，生成河道坡度数据；
16、步骤s15：根据河道地形数据进行地形参数分析处理，生成河道地形参数，并对河道地形参数进行流域边界界定处理，生成流域界定数据；
17、步骤s16：基于河道地形数据进行地形剖面解析处理，生成地形剖面数据；
18、步骤s17：根据河道坡度数据、流域界定数据以及地形剖面数据进行河道地形的三维模型建立，生成河道地形模型。
19、本发明通过获取河道管控区域数据，确保了所有后续分析和预测工作的基础数据准确性，为全面理解河道现状和特性提供了必要的原始信息。通过高精度的gis技术采集地形数据，获取更详细和精确的河道地理信息，提供分洪管控中的地形信息。通过分析河道的数字高程数据，更好地理解河道的高度分布特征，对洪水流向和分布有重要影响，有助于优化洪水预警和应对策略。根据河道数字高程数据进行河道坡度数据分析，河道坡度是影响水流速度和流向的关键因素之一，有效预测洪水流动趋势，提高洪水调控的准确性。地形参数分析以及流域界定对于确定水流汇集和分布区域至关重要，能够精准划分河道不同类型对应的区域，优化洪水预防和减灾措施。基于河道地形数据进行地形剖面解析揭示河道的垂直剖面特征，对了解河床形态和预测洪水淹没范围提供了关键信息。建立河道地形的三维模型，为洪水模拟和风险评估提供了立体的视角，能够更真实地反映河道特征和水文动态，极大地提高了洪水管理和预测的准确度和直观性。了解河道管控区域的具体地形、高程、坡度等关键特征，而且还能够精确界定流域边界，为河道管理提供了全面、精确的地形数据支持。
20、优选地，步骤s2包括以下步骤：
21、步骤s21：获取河道管控区域数据的历史水文数据；
22、步骤s22：对历史水文数据进行时间序列匹配校正处理，生成校正历史水文数据；
23、步骤s23：根据校正历史水文数据进行河道历史水位数据采集，以生成河道历史水位数据；
24、步骤s24：对校正历史水文数据进行河道历史流量加权分析处理，以生成加权河道历史流量数据；根据校正历史水文数据进行河道流量变更周期分析，生成河道流量变更周期数据；
25、步骤s25：将加权河道历史流量数据作为输入数据以及河道历史水位数据作为输出数据建立初始模型训练集，并利用河道流量变更周期数据对初始模型训练集进行时序周期赋值，从而得到模型训练集；
26、步骤s26：基于长短期记忆网络算法建立河道流量以及河道水位趋势的映射关系，以生成初始河道水位趋势预测模型；
27、步骤s27：根据模型训练集对初始河道水位趋势预测模型进行模型训练优化，以生成优化河道水位趋势预测模型。
28、本发明通过获取河道管控区域的历史水文数据，为分析河道水文行为提供基础数据，确保预测模型建立在充分和准确的历史信息基础之上。对历史水文数据进行时间序列匹配校正，排除数据异常和误差，提高后续分析和预测的准确度。根据校正历史水文数据进行河道历史水位数据采集，为理解水位变化趋势和建立预测模型提供直接的依据。对校正历史水文数据，进行河道历史流量加权分析以及河道流量变更周期分析，通过加权方式将与河道水文数据中与河道流量相关的设置更高的重要性，揭示河道流量的变化规律和周期性特征，为建立更准确的水位预测模型提供关键参数。结合流量和水位数据建立训练集，并通过周期赋值增加模型对时间序列的理解，提升预测模型的时间敏感性和准确性，为模型训练提供了关键数据，降低模型的泛化能力，以提高模型的准确性以及预测的精准程度。基于长短期记忆网络算法（lstm）建立河道流量以及河道水位趋势的映射关系，利用lstm算法的优势，捕捉和学习水位与流量之间的长期依赖关系，建立初始河道水位趋势预测模型。对初始河道水位趋势预测模型进行模型训练优化，进一步提高预测模型的准确性和泛化能力，确保在实际应用中能够有效预测河道水位趋势，并且通过训练的模型调整训练集中输入数据的权重，以此反复训练模型，以提高模型对河道水位趋势预测的准确性和可靠性，为后续的洪水管理和决策提供了强有力的数据支持。
29、优选地，步骤s24包括以下步骤：
30、步骤s241：根据校正历史水文数据进行河道历史降雨数据采集，生成河道历史降雨数据；
31、步骤s242：根据河道地形三维模型的流域界定数据以及校正历史水文数据进行河道历史径流数据分析，生成河道历史径流数据；
32、步骤s243：根据河道地形三维模型的流域界定数据对河道历史降雨数据进行河道历史径流影响系数分析，生成河道历史径流影响系数；
33、步骤s244：根据河道历史径流影响系数对河道历史径流数据进行调节更新处理，生成调节河道历史径流数据；
34、步骤s245：根据河道历史降雨数据以及调节河道历史径流数据进行河道历史流量加权分析处理，以生成加权河道历史流量数据；
35、步骤s246：根据河道历史降雨数据进行降雨延迟数据分析处理，生成降雨延迟数据；
36、步骤s247：根据调节河道历史径流数据进行河道汇流时间评估处理，生成河道汇流时间数据；
37、步骤s248：根据降雨延迟数据以及河道汇流时间数据进行河道流量变更周期设计，生成河道流量变更周期数据。
38、本发明根据校正历史水文数据进行河道历史降雨数据采集，捕捉降雨对河道水位和流量的影响，为分析降雨事件与洪水关系提供基础数据，增加预测模型的输入维度。根据河道地形三维模型的流域界定数据以及校正历史水文数据进行河道历史径流数据分析，综合地形和历史水文数据分析径流情况，精确理解水流在河道系统中的行为，为模拟水文过程提供关键参数。根据河道地形三维模型的流域界定数据对河道历史降雨数据进行河道历史径流影响系数分析，定量评估降雨对河道径流的影响，提高对降雨事件后续水文响应预测的准确性，优化洪水管理策略。根据河道历史径流影响系数对河道历史径流数据进行调节更新处理，通过考虑降雨对径流的实际影响进行数据调节，增强了流量数据的真实性和预测模型的适用性，提高河道径流数据的准确性。根据河道历史降雨数据以及调节河道历史径流数据进行河道历史流量加权分析处理，结合降雨和径流数据，通过分析降雨数据以及径流数据与河道流量的关联程度进行权重赋值，提高对河道流量分析的准确性，确保后续河道水位趋势预测模型能够反映条件下河道流量，以提高河道水位趋势预测模型的泛化程度。通过降雨延迟数据分析用于识别降雨事件与河道水位或流量变化之间的时间延迟，增强模型预测的时效性和准确性。通过评估河道汇流时间在不同区域降雨后水流到达主河道的时间，反映了水位变化的数据信息，增强了后续对于河道水位趋势预测的真实性。根据降雨延迟和汇流时间数据设计流量变更周期，提供了洪水预测和管理中考虑时间因素的重要参考，增强对周期性洪水事件的响应能力。
39、优选地，步骤s245包括以下步骤：
40、根据河道历史降雨数据以及调节河道历史径流数据进行河道历史流量数据整合，生成河道历史流量数据；
41、根据预设的河道流量评价系数对河道历史流量数据进行信息熵计算，生成河道历史流量数据的信息熵数据；
42、根据信息熵数据进行河道历史流量权重设计，生成河道历史流量权重数据；
43、根据河道历史流量权重数据对河道历史流量数据进行数据类型的河道历史流量权重加权处理，生成加权河道历史流量数据。
44、本发明将降雨数据和径流数据整合为流量数据，提供了对河道实际流量变化更全面的理解，为精确预测洪水提供了基础。对河道历史流量数据进行信息熵计算评估流量数据的不确定性和复杂度，为后续的数据分析和河道历史流量权重设计提供了科学的评价指标，增强了数据处理的客观性和科学性。根据信息熵数据设计河道历史流量权重，能够确保在加权河道历史流量数据的过程中，各特征的贡献度得到合理反映，提高了预测模型的准确性和鲁棒性。最终生成的加权河道历史流量数据更能反映各种影响因素的实际作用力度，使预测模型能够更精确地预测未来的河道水位和流量趋势，特别是在处理复杂水文情况时，提供了更为精细化的数据支持。
45、优选地，步骤s27包括以下步骤：
46、利用模型训练数据对初始河道水位趋势预测模型进行模型训练，生成河道水位趋势预测模型；
47、利用模型验证数据对河道水位趋势预测模型进行模型验证评估处理，生成模型验证评估数据；
48、基于粒子群优化算法以及模型验证评估数据对河道水位趋势预测模型进行优化河道历史流量权重配置分析，生成优化河道历史流量权重配置数据；
49、基于优化河道历史流量权重配置数据对河道历史流量权重数据进行河道历史流量权重优化更新处理，生成优化河道历史流量权重数据；
50、基于优化河道历史流量权重数据对河道水位趋势预测模型进行模型优化更新处理，以生成优化河道水位趋势预测模型。
51、本发明对初始河道水位趋势预测模型进行训练，确保模型能够学习到从历史数据中反映的水位变化规律，增强模型的预测能力和准确性。通过模型验证评估处理，确保预测模型在未知数据上的泛化能力，评估模型的稳定性和可靠性，为模型的进一步优化提供依据，并且逐步选取准确性更高的模型对应的输入数据的权重数据，便于后续对权重数据进行配置优化，更真实反映实际的水文状况。利用粒子群优化算法根据模型验证评估数据对河道历史流量权重进行优化配置，提高模型对关键特征的响应敏感度，从而提升模型整体的预测性能。通过更新河道历史流量权重数据，确保模型能够更准确地反映各特征对河道水位趋势预测的实际贡献度，进一步提高预测的准确性。基于优化后的河道历史流量权重数据，再重新调节训练集中输入数据的权重信息，从而对河道水位趋势预测模型进行最终优化，生成的优化模型能够更精确地预测河道水位变化，为洪水管理和防灾减灾提供更为可靠的决策支持。
52、优选地，步骤s4包括以下步骤：
53、基于河道地形模型的流域界定数据进行主河道以及分洪河道的地形模型划分，分别生成主河道地形模型以及分洪河道地形模型；
54、根据主河道地形模型对实时水文数据进行主河道水文数据分析处理，生成主河道水文数据；
55、根据分洪河道地形模型对实时水文数据进行分洪河道水文数据分析处理，生成分洪河道水文数据。
56、本发明通过基于河道地形模型的流域界定数据进行划分，能够清晰区分主河道和分洪河道的地理及地形特征，为精确的水文分析和洪水管理提供坚实基础，理解不同河道部分对洪水流向和分布的具体影响，从而使洪水控制措施更加针对性和有效。根据主河道地形模型分析处理实时水文数据，准确获得主河道的水文情况，包括水位、流速等关键参数，为主河道的洪水预测和警报提供了直接的数据支持，确保了洪水控制措施可以及时而有效地针对主河道的实际情况进行调整，利用分洪河道地形模型对实时水文数据进行分析，精确获取分洪河道的水文动态，诸如分洪流量和水位变化，对于指导分洪措施的实施至关重要，因为它允许管理者根据分洪河道的实时情况调整分洪策略，优化洪水分配和利用，减轻主河道的压力，提高洪水利用效率和防控效果。
57、优选地，步骤s5包括以下步骤：
58、根据分洪河道水文数据进行分洪河道水位数据采集，生成分洪河道水位数据；
59、基于河道水位趋势数据以及分洪河道水位数据进行分洪河道水位预测数据分析处理，生成分洪河道水位预测数据；
60、根据河道地形模型的流域界定数据进行分洪河道流域面积计算，生成分洪河道流域面积；
61、根据分洪河道流域面积以及河道地形模型的地形剖面数据进行分洪河道蓄水量计算，生成分洪河道蓄水量数据；
62、根据分洪河道水位预测数据以及分洪河道蓄水量数据进行分洪河道承载数据分析处理，生成分洪河道承载数据。
63、本发明通过收集分洪河道的实时水位数据，直接了解当前的水位情况，进一步的水位预测和洪水风险评估提供基础数据，保证了水位分析的起始点准确反映了实际水文状态。结合当前水位数据和河道水位趋势数据对分洪河道的未来水位进行预测，可以预见潜在的洪水风险和管理机会，为制定预防措施和应对策略提供科学预测。通过计算分洪河道的流域面积，准确了解其覆盖范围和潜在的水资源管理空间，这对于评估分洪能力和制定洪水分派计划至关重要。结合流域面积和地形剖面数据计算蓄水量，准确估计分洪河道在不同水位条件下的蓄水量能力，为合理利用洪水资源和避免洪水溢出提供了重要信息。通过结合水位预测和蓄水量数据分析分洪河道的承载能力，明确分洪河道在特定洪水事件下的最大安全承载水位，为洪水调度和风险管理提供了准确的科学依据。
64、优选地，步骤s6包括以下步骤：
65、根据主河道水文数据进行主河道水位数据采集，生成主河道水位数据；
66、根据河道水位趋势数据以及主河道水位数据进行主河道水位预测数据分析处理，生成主河道水位预测数据；
67、根据河道地形模型的河道坡度数据对主河道水位预测数据进行主河道特征水位预测数据选取，生成主河道特征水位预测数据。
68、本发明通过收集主河道的实时水位数据，直接获取当前的水位状态，为水位变化分析和预测提供准确的基础数据，是进行有效洪水预测和管理的关键起点，确保后续分析和预测工作基于实际水文条件进行。结合历史水位趋势数据和当前水位数据对主河道未来水位进行预测，及时识别潜在的洪水风险，为洪水预警和应急响应计划的制定提供科学依据，增强了预测模型的时效性和准确性，提高了洪水管理的预见性和有效性。利用河道坡度数据从预测的水位中选取主河道的特征水位（如临界水位之间的水位数据），能够准确识别关键水文事件和阈值，为洪水调度和安全评估提供重要信息，使得洪水管理措施可以更加有针对性，优化洪水资源利用和风险控制策略。
69、优选地，步骤s7包括以下步骤：
70、获取重现期洪水水位数据；
71、基于重现期洪水水位数据对主河道特征水位预测数据进行洪水分闸需求分析，生成洪水分闸需求数据；
72、根据洪水分闸需求数据以及分洪河道承载数据进行分洪闸门控制信息分析，以得到分洪闸门控制信息；
73、基于分洪闸门控制信息进行分洪闸管控引擎设计，生成分洪闸管控引擎，并通过分洪闸管控引擎执行分洪闸管控作业。
74、本发明通过分析历史洪水事件的数据，可以确定不同重现期（即某种规模的洪水在一定时间内出现的概率）对应的水位，为评估极端洪水事件的风险和制定相应的防洪措施提供基础，确保了洪水管理策略能够覆盖各种潜在的洪水风险。基于重现期洪水水位数据分析主河道的特征水位预测数据，可以确定在特定洪水事件下分洪闸的操作需求，包括开启或调整分洪闸门的时机和程度，为制定分洪策略和提前部署防洪资源提供了决策支持，增加了洪水管理的针对性和时效性。结合洪水分闸需求和分洪河道的承载能力，进行细致的控制信息分析，以确保分洪操作既能有效减轻主河道的洪水压力，又不会超过分洪河道的安全承载范围，优化了洪水分派的效率和安全性，减少了因洪水导致的损失。基于得到的分洪闸门控制信息，设计并实施分洪闸管控引擎，确保洪水管理措施能够自动化、智能化地执行，提升了洪水应对的准确性和响应速度，使得洪水管理变得更加精细和高效，能够实时调整分洪策略以应对洪水风险的变化。
75、本技术有益效果在于，本发明的基于信息融合的分洪闸管控方法通过融合气象、水文、地形等多源数据，实现了对复杂水文气象情况的高精度模拟和预测，更准确地捕捉到洪水发展的动态特征，提高了分洪闸管控的精准程度；并且评估分洪河道以及主河道的水文数据动态地调整分洪闸的开闭状态和操作策略，考虑主河道和分洪河道的水文特性和承载能力得到充分考虑和利用，以及根据实际的水文情况和预测结果进行洪水分闸实时管控优化，允许分洪管理更加灵活和及时，大大提高了分洪效率和响应速度。
1.一种基于信息融合的分洪闸管控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于信息融合的分洪闸管控方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于信息融合的分洪闸管控方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于信息融合的分洪闸管控方法，其特征在于，步骤s24包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于信息融合的分洪闸管控方法，其特征在于，步骤s245包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于信息融合的分洪闸管控方法，其特征在于，步骤s27包括以下步骤：
7.根据权利要求2所述的基于信息融合的分洪闸管控方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
8.根据权利要求2所述的基于信息融合的分洪闸管控方法，其特征在于，步骤s5包括以下步骤：
9.根据权利要求2所述的基于信息融合的分洪闸管控方法，其特征在于，步骤s6包括以下步骤：
10.根据权利要求1所述的基于信息融合的分洪闸管控方法，其特征在于，步骤s7包括以下步骤：
