[0021] 下面将参照附图对本发明的设定信息关联参考平台及方法的实施例进行详细说明。
[0022] 河流管理中，河流中各处水流信息是关系着河道水文分析以及航运管理的重要参考数据，需要进行同步测量或者分时测量，并对测量的数据进行分析以获得河流整体的参考数据。
[0023] 现有技术中，一般沿着同一河流设置多个流量检测设备以对所述河流沿岸的各个位置执行水体流量的检测以及对整个河流执行水体流量的判断，从而为后续的水文分析以及航运管理提供重要的参考信息。然而，由于河流环境过于恶劣，一旦某一个流量检测设备发生故障，则不仅仅会缺失所述流量检测设备所在位置的水体流量，也会对整个河流的水体流量的判断造成偏差。
[0024] 为了克服上述不足，本发明搭建了一种设定信息关联参考平台及方法，能够有效解决相应的技术问题。
[0025] 图1为根据本发明实施例示出的设定信息关联参考平台的流量检测设备的内部结构示意图。
[0026] 第一实施例：
[0027] 本发明的第一实施例的设定信息关联参考平台包括：
[0028] 沿岸检测部件，包括沿着同一河流设置的多个流量检测设备，所述多个流量检测设备用于分别测量所述河流边沿多个位置分别对应的多个现场流量数据，其中，每一个流量检测设备的内部结构如图1所示；
[0029] 时间供应部件，与所述沿岸检测部件连接，用于每隔预设时间长度向所述沿岸检测部件发送一次检测触发命令；
[0030] 所述多个流量检测设备在每接收到一次检测触发命令后，同步执行对所述河流边沿多个位置分别对应的多个现场流量数据的实时测量，以获得当前时刻对应的多个现场流量数据并作为当前时刻对应的沿岸流量数据；
[0031] 前端构建设备，由第一计算机控制芯片来实现，分别与所述沿岸检测部件和所述时间供应部件连接，用于将某一流量检测设备测量的某一时刻对应的现场流量数据作为深度前馈神经网络的单份输出信号，将所述某一流量检测设备周围设定总数的各个流量检测设备分别测量的所述某一时刻对应的各个现场流量数据作为深度前馈神经网络的各份输入信号，以构建针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络；
[0032] 后端构建设备，由第二计算机控制芯片来实现，与所述前端构建设备连接，用于将每一历史时刻下某一流量检测设备以及其周围设定总数的各个流量检测设备分别对应的多个现场流量数据作为针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络的输入信号和/或输出信号，执行对针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络的单次学习动作，以获得经过多次学习后的深度前馈神经网络并作为人工预测模型输出；
[0033] 流量预测设备，与所述后端构建设备连接，用于在某一流量检测设备发生故障时，将所述某一流量检测设备周围设定总数的各个流量检测设备分别测量的所述某一时刻对应的各个现场流量数据作为所述某一流量检测设备对应的人工预测模型的各份输入信号，并运行所述人工预测模型以将其输出信号作为所述某一流量检测设备在所述某一时刻的预测流量数据；
[0034] 其中，在所述前端构建设备中，所述某一流量检测设备所在位置的垂直落差越大，选择的设定总数的数值越大；
[0035] 将每一历史时刻下某一流量检测设备以及其周围设定总数的各个流量检测设备分别对应的多个现场流量数据作为针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络的输入信号和/或输出信号，执行对针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络的单次学习动作，以获得经过多次学习后的深度前馈神经网络并作为人工预测模型输出包括：所述某一流量检测设备所在位置的垂直落差越大，选择的学习次数越多；
[0036] 所述多个流量检测设备用于分别测量所述河流边沿多个位置分别对应的多个现场流量数据包括：所述多个位置从所述河流的下流向所述河流的上流的水流方向分布；
[0037] 所述多个位置从所述河流的下流向所述河流的上流的水流方向分布包括：所述多个位置中，两两位置之间的间距相等；
[0038] 所述多个流量检测设备用于分别测量所述河流边沿多个位置分别对应的多个现场流量数据包括：所述多个流量检测设备的结构相同。
[0039] 第二实施例：
[0040] 本发明的第二实施例的设定信息关联参考平台包括：
[0041] 沿岸检测部件，包括沿着同一河流设置的多个流量检测设备，所述多个流量检测设备用于分别测量所述河流边沿多个位置分别对应的多个现场流量数据，其中，每一个流量检测设备的内部结构如图1所示；
[0042] 时间供应部件，与所述沿岸检测部件连接，用于每隔预设时间长度向所述沿岸检测部件发送一次检测触发命令；
[0043] 所述多个流量检测设备在每接收到一次检测触发命令后，同步执行对所述河流边沿多个位置分别对应的多个现场流量数据的实时测量，以获得当前时刻对应的多个现场流量数据并作为当前时刻对应的沿岸流量数据；
[0044] 前端构建设备，由第一计算机控制芯片来实现，分别与所述沿岸检测部件和所述时间供应部件连接，用于将某一流量检测设备测量的某一时刻对应的现场流量数据作为深度前馈神经网络的单份输出信号，将所述某一流量检测设备周围设定总数的各个流量检测设备分别测量的所述某一时刻对应的各个现场流量数据作为深度前馈神经网络的各份输入信号，以构建针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络；
[0045] 后端构建设备，由第二计算机控制芯片来实现，与所述前端构建设备连接，用于将每一历史时刻下某一流量检测设备以及其周围设定总数的各个流量检测设备分别对应的多个现场流量数据作为针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络的输入信号和/或输出信号，执行对针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络的单次学习动作，以获得经过多次学习后的深度前馈神经网络并作为人工预测模型输出；
[0046] 流量预测设备，与所述后端构建设备连接，用于在某一流量检测设备发生故障时，将所述某一流量检测设备周围设定总数的各个流量检测设备分别测量的所述某一时刻对应的各个现场流量数据作为所述某一流量检测设备对应的人工预测模型的各份输入信号，并运行所述人工预测模型以将其输出信号作为所述某一流量检测设备在所述某一时刻的预测流量数据；
[0047] 其中，在所述前端构建设备中，所述某一流量检测设备所在位置的垂直落差越大，选择的设定总数的数值越大；
[0048] 数据上报设备，通过无线网络与所述河流的监控服务器连接，用于将所述某一流量检测设备在所述某一时刻的预测流量数据无线发送给所述河流的监控服务器；
[0049] 将每一历史时刻下某一流量检测设备以及其周围设定总数的各个流量检测设备分别对应的多个现场流量数据作为针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络的输入信号和/或输出信号，执行对针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络的单次学习动作，以获得经过多次学习后的深度前馈神经网络并作为人工预测模型输出包括：所述某一流量检测设备所在位置的垂直落差越大，选择的学习次数越多；
[0050] 所述多个流量检测设备用于分别测量所述河流边沿多个位置分别对应的多个现场流量数据包括：所述多个位置从所述河流的下流向所述河流的上流的水流方向分布；
[0051] 所述多个位置从所述河流的下流向所述河流的上流的水流方向分布包括：所述多个位置中，两两位置之间的间距相等；
[0052] 所述多个流量检测设备用于分别测量所述河流边沿多个位置分别对应的多个现场流量数据包括：所述多个流量检测设备的结构相同。
[0053] 第三实施例：
[0054] 本发明的第三实施例的设定信息关联参考平台包括：
[0055] 沿岸检测部件，包括沿着同一河流设置的多个流量检测设备，所述多个流量检测设备用于分别测量所述河流边沿多个位置分别对应的多个现场流量数据，其中，每一个流量检测设备的内部结构如图1所示；
[0056] 时间供应部件，与所述沿岸检测部件连接，用于每隔预设时间长度向所述沿岸检测部件发送一次检测触发命令；
[0057] 所述多个流量检测设备在每接收到一次检测触发命令后，同步执行对所述河流边沿多个位置分别对应的多个现场流量数据的实时测量，以获得当前时刻对应的多个现场流量数据并作为当前时刻对应的沿岸流量数据；
[0058] 前端构建设备，由第一计算机控制芯片来实现，分别与所述沿岸检测部件和所述时间供应部件连接，用于将某一流量检测设备测量的某一时刻对应的现场流量数据作为深度前馈神经网络的单份输出信号，将所述某一流量检测设备周围设定总数的各个流量检测设备分别测量的所述某一时刻对应的各个现场流量数据作为深度前馈神经网络的各份输入信号，以构建针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络；
[0059] 后端构建设备，由第二计算机控制芯片来实现，与所述前端构建设备连接，用于将每一历史时刻下某一流量检测设备以及其周围设定总数的各个流量检测设备分别对应的多个现场流量数据作为针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络的输入信号和/或输出信号，执行对针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络的单次学习动作，以获得经过多次学习后的深度前馈神经网络并作为人工预测模型输出；
[0060] 流量预测设备，与所述后端构建设备连接，用于在某一流量检测设备发生故障时，将所述某一流量检测设备周围设定总数的各个流量检测设备分别测量的所述某一时刻对应的各个现场流量数据作为所述某一流量检测设备对应的人工预测模型的各份输入信号，并运行所述人工预测模型以将其输出信号作为所述某一流量检测设备在所述某一时刻的预测流量数据；
[0061] 其中，在所述前端构建设备中，所述某一流量检测设备所在位置的垂直落差越大，选择的设定总数的数值越大；
[0062] 数据上报设备，通过无线网络与所述河流的监控服务器连接，用于将所述某一流量检测设备在所述某一时刻的预测流量数据无线发送给所述河流的监控服务器；
[0063] 故障判断设备，包括多个故障判断单元，用于分别与所述多个流量检测设备连接，每一故障判断单元用于判断其连接的流量检测设备的输出数据是否偏差超过预设偏差阈值以判断所述流量检测设备是否存在故障；
[0064] 将每一历史时刻下某一流量检测设备以及其周围设定总数的各个流量检测设备分别对应的多个现场流量数据作为针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络的输入信号和/或输出信号，执行对针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络的单次学习动作，以获得经过多次学习后的深度前馈神经网络并作为人工预测模型输出包括：所述某一流量检测设备所在位置的垂直落差越大，选择的学习次数越多；
[0065] 所述多个流量检测设备用于分别测量所述河流边沿多个位置分别对应的多个现场流量数据包括：所述多个位置从所述河流的下流向所述河流的上流的水流方向分布；
[0066] 所述多个位置从所述河流的下流向所述河流的上流的水流方向分布包括：所述多个位置中，两两位置之间的间距相等；
[0067] 所述多个流量检测设备用于分别测量所述河流边沿多个位置分别对应的多个现场流量数据包括：所述多个流量检测设备的结构相同。
[0068] 同时，为了克服上述不足，本发明还搭建了一种设定信息关联参考方法，所述方法包括使用如上述的设定信息关联参考平台以在设备发生故障时基于其关联各个设备的输出信息智能预测发生故障的输出信息。
[0069] 另外，在所述设定信息关联参考平台中，将某一流量检测设备测量的某一时刻对应的现场流量数据作为深度前馈神经网络的单份输出信号，将所述某一流量检测设备周围设定总数的各个流量检测设备分别测量的所述某一时刻对应的各个现场流量数据作为深度前馈神经网络的各份输入信号，以构建针对所述某一流量检测设备的深度前馈神经网络包括：所述某一流量检测设备周围设定总数的各个流量检测设备中一半为设置在所述某一流量检测设备上流的多个流量检测设备，另一半为设置在所述某一流量检测设备下流的多个流量检测设备。
[0070] 对于本领域普通技术人员来说，能够对本发明进行不同的修改和变化将是很显然的。因此，本发明旨在覆盖落入所附权利要求范围及其等价范围内的对本发明的修改和变化。
