[发明专利]水利全景信息感知方法及装置

权利要求书

1.一种水利全景信息感知方法，其特征在于，所述方法包括：

通过目标水利系统的多个传感器实时采集目标区域的原始水利数据；其中，每个所述原始水利数据具有各自的数据采集时间和各自的数据大小；所述原始水利数据包括以下中至少之一：水位数据、雨量数据、流量数据、流速数据、水质数据；

采用TSMP算法分别将不同传感器在预设时段内每个目标时刻采集到的原始水利数据传输给所述目标水利系统的目标终端设备；

采用近邻传播聚类算法分别对所述目标终端设备接收到的每个目标时刻所对应的原始水利数据进行数据清洗，得到每个目标时刻所对应的多个类；其中，每个类包含多个数据点，每个类的聚类中心为一个数据点，不同类的聚类中心不同；

采用霍夫曼压缩算法对每个目标时刻所对应的全部数据点进行数据压缩，得到每个目标时刻所对应的水利压缩数据；

采用预先建立的分布式数据融合算法对每个目标时刻所对应的水利压缩数据进行数据融合，得到每个目标时刻所对应的水利融合数据；其中，所述分布式数据融合算法是基于各个传感器间的数据传输关系建立的；

采用TSMP算法分别将不同传感器在预设时段内每个目标时刻采集到的原始水利数据传输给所述目标水利系统的目标终端设备的步骤，包括：

对于每个目标时刻所对应的原始水利数据，通过各个传感器分别生成各自的请求消息；其中，所述请求消息包括请求同步消息、请求数据消息、数据传输开始的时间戳和数据传输时延；请求同步消息具有表征待传输数据是否进行过时间同步的同步标志，请求数据消息具有表征待传输数据是否有效的标志数据；

对于生成的每个请求消息，根据生成该请求消息的传感器在生成该请求消息之前是否与所述目标终端设备进行过通信以及该传感器的待传输数据是否发生过时间同步设置该请求消息的同步标志，并根据所述目标终端设备是否接收到该传感器的待传输数据设置该请求消息的标志数据，以及将同步标志和标志数据均设置完成后的请求消息发送给所述目标终端设备；

根据所述目标终端设备接收到的每个请求消息，将不同传感器在预设时段内每个目标时刻采集到的原始水利数据传输给所述目标水利系统的目标终端设备；

采用近邻传播聚类算法分别对所述目标终端设备接收到的每个目标时刻所对应的原始水利数据进行数据清洗，得到每个目标时刻所对应的多个类的步骤，包括：

对于所述目标终端设备接收到的每个目标时刻所对应的原始水利数据，将该目标时刻所对应的每个原始水利数据作为一个数据点，分别计算各个数据点间的相似度和每个数据点各自的参考度，并基于各个数据点间的相似度和每个数据点各自的参考度分别计算各个数据点间的吸引度、各个数据点间的归属度和每个数据点各自的自吸引度；其中，每个数据点各自的参考度为每个数据点与其自身之间的相似度，每个数据点各自的自吸引度为每个数据点与其自身之间的吸引度，所述相似度为负的欧式距离；

对于每个目标时刻所对应的原始水利数据，基于预设的衰减系数，按照以下公式分别对该目标时刻所对应的各个数据点间的吸引度和该目标时刻所对应的各个数据点间的归属度进行多次迭代：r_t + 1 (i,k)=(1 - ∂)r_t + 1 (i,k) + ∂ r_t (i,k)，a_t + 1 (i,k)=(1 - ∂)a_t + 1 (i,k) + ∂ a_t (i,k)；其中，t为迭代次数，∂ 为衰减系数，0  ∂  1，r _t + 1 (i,k)为第t+1次迭代后数据点i和数据点k之间的吸引度，a _t + 1 (i,k)为第t+1次迭代后数据点i和数据点k之间的归属度，r _t (i,k)为第t次迭代后数据点i和数据点k之间的吸引度，a _t (i,k)为第t次迭代后数据点i和数据点k之间的归属度，每次迭代的结果均包括相应的聚类中心；直到连续多次迭代的结果中聚类中心完全相同或者达到预设迭代次数时停止迭代，将停止迭代时所对应的每个聚类中心作为一个类的聚类中心，将该目标时刻所对应的全部数据点聚合成多个类。