Resumen

Para resolver el problema de preaviso de seguridad del Proyecto de Transferencia de Agua de Sur a Norte, se propuso un método de preaviso cooperativo inteligente basado en aprendizaje automático dentro del marco de procesamiento de información inteligente. Impulsado por los datos de monitoreo del Proyecto de Transferencia de Agua de Sur a Norte, se estudió el sensor único en escenas típicas y se predijo el umbral de seguridad a lo largo del eje vertical del tiempo, en primer lugar. Con el apoyo del cálculo de correlación de datos, los sensores en la escena típica fueron agrupados de manera inteligente, y los objetivos del estudio se convirtieron en el agrupamiento de sensores, en segundo lugar. Luego, se construyó un modelo de regresión no lineal entre el sensor único y los multisensores en la sección transversal del tiempo, y el modelo se utilizó para calcular dinámicamente el umbral de seguridad del sensor actual por segunda vez. Finalmente, en el marco de procesamiento de información inteligente, se propuso un mecanismo

• Materias:Algoritmo de agrupamiento Reconocimiento de caracteres Reconocimiento de entidades nombradas Algoritmos de recomendación Tecnologías de contenedores
• Subjects:Clustering algorithm Character recognition Named entity recognition Recommendation algorithms Container technologies
• Palabras claves:Resolver; Problema de advertencia previa; Proyecto de Transferencia de Agua de Sur a Norte; Seguridad; Método cooperativo inteligente; Aprendizaje automático; Sensor; Monitoreo de datos; Umbral de seguridad; Agrupación de sensores; Modelo de regresión no lineal; Multisensores; Mecanismo de verificación doble; Procesamiento inteligente de información; Causas anómalas; Salto repentino de datos; Soporte teórico; Trabajo de investigación manual
• Keywords:Solve; Prewarning problem; South-to-North Water Transfer Project; Safety; Intelligent cooperative method; Machine learning; Sensor; Data monitoring; Security threshold; Sensor grouping; Nonlinear regression model; Multisensors; Double verification mechanism; Intelligent information processing; Abnormal causes; Data sudden jump; Theoretical support; Manual investigation work