[发明专利]基于人工智能的计量管理方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种基于人工智能的计量管理方法及装置，所述方法包括：连接外部数据源，并通过外部数据源获取监测数据，监测数据包括户表数据、大表数据、小区数据；根据监测数据的类型获取对应的历史数据组，并获取历史数据组对应的地理位置、关联方案；将历史数据组以及对应的地理位置、关联方案输入到卷积神经网络模型进行训练，得到训练后模型，获取监测数据对应的地理位置，将监测数据及地理位置输入到训练后模型，通过训练后模型得到与监测数据对应的关联方案；输出监测数据的关联方案。采用本方法能够根据人工智能的深度学习完成供水管网数据管理，节省人力资源，提高了管理效率，并针对供水管网的数据提供对应的关联解决方案。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的计量管理方法及系统。

背景技术

目前，随着我国越来越城市化，居民通过水管用水也越来越多，供水管网也渐渐的遍布各处，分布也越来越复杂， 并且在供水管网进行供水时，还会产生多种供水数据，比如以户为单位的户表数据，以栋或楼为单位的大表数据，以及整个小区的供水量数据等。

现有技术中，因为供水管网的越来越复杂，对于供水管网中的各种数据进行相关管理时的操作也越来越复杂，比如进行水量调度时，需要进行水量、供水管网地段位置的考察，然后通过相关工作人员整理相关的方案，然后进行地区之间的水量调度，比如进行漏损分析时，也是通过相关工作人员对异常数据进行整理分析异常数据，获取接收到用户上传的异常信息过后，然后确定位置，派出相关的维修人员进行相关的维修操作等等。

根据上述情况，目前针对供水管网的相关数据的管理手段十分复杂，亟需一种能够解决上述问题的针对供水管网的相关数据的管理方法。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明实施例提供一种基于人工智能的计量管理方法及系统。

本发明实施例提供一种基于人工智能的计量管理方法，包括：

连接外部数据源，并通过所述外部数据源获取监测数据，所述监测数据包括户表数据、大表数据、小区数据；

根据所述监测数据的类型获取对应的历史数据组，并获取所述历史数据组对应的地理位置、关联方案；

将所述历史数据组以及对应的地理位置、关联方案输入到卷积神经网络模型进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型；

获取所述监测数据对应的地理位置，将所述监测数据及对应的地理位置输入到训练后的卷积神经网络模型，通过训练后的卷积神经网络模型得到与所述监测数据对应的关联方案；

输出所述监测数据对应的关联方案。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

将所述历史数据组根据数据类型的不同划分为历史户表数据、历史大表数据、历史小区数据，并为所述历史数据组中不同类型的数据添加分类标识；

根据所述分类标识将所述历史数据组以及对应的地理位置、关联方案构建三维数据组，并将所述三维数据组输入到所述卷积神经网络模型，通过所述卷积神经网络模型对所述三维数据组进行交叉训练。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

检测所述监测数据对应的关联方案的方案类型，当所述方案类型为用水调度型，获取所述监测数据对应的关联方案的调度方和被调度方；

获取所述调度方和被调度方对应调度水量数值，检测所述调度水量数值是否满足所述监测数据对应的关联方案的要求；

当所述调度水量数值不满足所述监测数据对应的关联方案的要求，获取所述监测数据对应的地理位置和调度水量数值，根据所述监测数据对应的地理位置和调度水量数值确定备用调度方案。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：