本發明涉及數據處理，具體為一種基于物聯網的河道綜合管控數據協同優化方法及系統。

背景技術：

1、隨著物聯網技術的發展，在河道管理中部署大量傳感器已成為可能，這為獲取全面、實時的河道狀態信息提供了數據基礎。然而，如何有效地處理和利用這些海量的、多源異構的數據，以支持科學、高效的河道綜合管理決策，仍然是當前數據處理技術面臨的重要挑戰。

2、現有技術中，對河道數據的處理往往存在以下不足：一方面，對于來源多樣、格式各異、質量不均的物聯網河道數據，現有技術難以根據實時變化的河道狀況或管理重點動態地調整各數據源的重要性，導致融合結果的相關性和有效性不足，影響后續分析決策的準確性；另一方面，現有技術采用基于固定權重或規則的多目標優化方法，難以根據實時數據揭示的動態風險和預測結果，自適應地調整優化目標、約束和優先級，同時缺乏對跨領域影響的精確預測；因此，亟需提出一種新的數據處理方法，能夠動態融合多源異構的物聯網河道數據，實現跨域關聯的協同預測，并基于此進行自適應的多目標協同優化決策。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供一種基于物聯網的河道綜合管控數據協同優化方法及系統。首先，獲取物聯網傳感器采集的多源異構數據、分析需求報告和河道狀態評估報告，經預處理后得到多源預處理數據、分析需求向量和河道狀態評估向量，將其輸入至基于注意力機制的動態多源異構數據融合模塊，得到動態融合數據；然后，將動態融合數據輸入至跨領域關聯的河道狀態協同預測模塊，得到河道狀態的協同預測結果；最后，將動態融合數據與協同預測結果輸入至多目標協同優化模塊，根據模塊輸入動態調整目標權重與決策優先級，利用多目標優化算法進行求解，得到優化決策參數并根據優化決策參數進行優化；本發明可以有效提高河道數據的管理決策水平。

2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

3、一種基于物聯網的河道綜合管控數據協同優化方法，包括：

4、獲取物聯網傳感器采集的多源異構數據、分析需求報告和河道狀態評估報告；

5、對所述多源異構數據、所述分析需求報告與所述河道狀態評估報告進行預處理，得到多源預處理數據、分析需求向量和河道狀態評估向量；

6、將所述多源預處理數據、所述分析需求向量和所述河道狀態評估向量輸入至基于注意力機制的動態多源異構數據融合模塊，生成動態融合數據；

7、將所述動態融合數據輸入至跨領域關聯的河道狀態協同預測模塊，得到河道狀態的協同預測結果；

8、構建多目標協同優化模塊，將所述動態融合數據與所述協同預測結果輸入至所述多目標協同優化模塊，根據所述動態融合數據與所述協同預測結果動態調整目標權重與決策優先級，利用多目標優化算法進行求解，得到優化決策參數并根據所述優化決策參數進行優化。

9、進一步地，所述多源異構數據包括：河道水文狀態數據、河道水質狀態數據和河道工程狀態數據。

10、進一步地，對所述多源異構數據、所述分析需求報告與所述河道狀態評估報告進行預處理，得到多源預處理數據、分析需求向量和河道狀態評估向量的過程包括：

11、對所述多源異構數據進行數據清洗、格式標準化以及時空對齊，得到所述多源預處理數據；

12、分別對所述分析需求報告與所述河道狀態評估報告進行文本清洗、文本分析與向量化，得到所述分析需求向量和所述河道狀態評估向量。

13、進一步地，將所述多源預處理數據、所述分析需求向量和所述河道狀態評估向量輸入至基于注意力機制的動態多源異構數據融合模塊，生成動態融合數據的過程包括：

14、將所述多源預處理數據、所述分析需求向量和所述河道狀態評估向量輸入至所述動態多源異構數據融合模塊的數據嵌入層，得到多源嵌入向量、分析需求嵌入向量和河道狀態評估嵌入向量；

15、將所述多源嵌入向量、所述分析需求嵌入向量和所述河道狀態評估嵌入向量輸入至所述動態多源異構數據融合模塊的注意力加權層，得到多源加權特征向量；

16、將所述多源加權特征向量、所述分析需求嵌入向量和所述河道狀態評估嵌入向量輸入至所述動態多源異構數據融合模塊的綜合特征融合層，得到融合特征向量；

17、將所述融合特征向量輸入至所述動態多源異構數據融合模塊的輸出層，得到所述動態融合數據。

18、進一步地，將所述動態融合數據輸入至跨領域關聯的河道狀態協同預測模塊，得到河道狀態的協同預測結果的過程包括：

19、定義圖結構中節點和邊，并基于所述動態融合數據構建節點特征向量；

20、利用歷史動態融合數據對所述河道狀態協同預測模塊進行訓練，根據所述河道狀態協同預測模塊中的時空圖卷積層與預測輸出層分別進行圖數據處理以及河道狀態預測，得到預訓練河道狀態協同預測模塊；

21、將所述動態融合數據輸入至所述預訓練河道狀態協同預測模塊，得到河道狀態的協同預測結果。

22、進一步地，將所述動態融合數據與所述協同預測結果輸入至所述多目標協同優化模塊，根據所述動態融合數據與所述協同預測結果動態調整目標權重與決策優先級，利用多目標優化算法進行求解，得到優化決策參數的過程包括：

23、定義所述多目標協同優化模塊的目標函數與約束條件，確定決策變量；

24、將所述動態融合數據與所述協同預測結果輸入至所述多目標協同優化模塊，根據所述動態融合數據與所述協同預測結果動態調整目標權重與決策優先級；

25、結合調整后的所述目標權重與所述決策優先級，并利用多目標優化算法求解優化問題，得到所述優化決策參數。

26、一種基于物聯網的河道綜合管控數據協同優化系統，包括：數據采集單元、數據處理單元、數據動態融合單元、河道狀態協同預測單元和多目標協同優化單元；

27、所述數據采集單元用于獲取物聯網傳感器采集的多源異構數據、分析需求報告和河道狀態評估報告；

28、所述數據處理單元用于對所述多源異構數據、所述分析需求報告與所述河道狀態評估報告進行預處理，得到多源預處理數據、分析需求向量和河道狀態評估向量；

29、所述數據動態融合單元用于將所述多源預處理數據、所述分析需求向量和所述河道狀態評估向量輸入至基于注意力機制的動態多源異構數據融合模塊，生成動態融合數據；

30、所述河道狀態協同預測單元用于將所述動態融合數據輸入至跨領域關聯的河道狀態協同預測模塊，得到河道狀態的協同預測結果；

31、所述多目標協同優化單元用于將所述動態融合數據與所述協同預測結果輸入至多目標協同優化模塊，根據所述動態融合數據與所述協同預測結果動態調整目標權重與決策優先級，利用多目標優化算法進行求解，得到優化決策參數并根據所述優化決策參數進行優化。

32、與現有技術相比，本發明的有益效果為：

33、1、本發明提出了一種多源數據動態融合方法用于獲取動態融合數據；該方法將多源預處理數據、分析需求向量和河道狀態評估向量輸入至動態多源異構數據融合模塊，利用注意力加權層動態賦予特征權重，突出分析需求與狀態評估相關的關鍵特征，利用綜合特征融合層將加權后的多源數據、分析需求和河道狀態評估信息進行綜合融合；該方法能夠根據不同的分析需求和不斷變化的河道狀態，自適應調整數據的融合方式以符合實際需求，為后續河道狀態預測與決策優化提供數據支持。

34、2、本發明提出了一種河道狀態協同預測方法用于獲取河道狀態預測結果；該方法利用河道狀態協同預測模塊中的時空圖卷積層能夠同時捕捉圖結構中的空間依賴關系和時間序列中的時間依賴關系，這使得模塊能夠學習到更豐富、更全面的河道狀態特征表示；該方法通過捕捉并利用水文、水質以及工程領域數據之間的內在關聯性，獲取更準確的河道狀態預測結果，有利于后續的綜合管控數據協同優化。

35、3、本發明提出了一種多目標協同優化方法用于有效調整河道數據決策；該方法結合動態融合數據、協同預測結果與多目標協同優化模塊，利用動態融合數據與協同預測結果動態調整目標權重和決策優先級，以實現更靈活的優化策略調整；利用多目標優化算法進行求解，能夠實現各目標之間的平衡與協同；該方法實現了河道綜合數據決策的智能化和精細化，有效提高河道綜合管理水平。