本数据集主要用于提升AI模型对ADCP监测流量异常波动的识别能力与精确性。通过对该数据集的训练，使AI模型能够精准识别流量异常波动现象，并可应用于洪水预警、水资源调度及水电站运行监测等场景。同时，本数据集可为智慧水利系统、流域数字化管理等建设项目提供决策依据，提升流量监测的智能化水平。
1. 数据采集 通过企业自有ADCP设备自行采集水文监测数据，同步记录数据ID、采集时间、设备型号、地理坐标、断面流量、流速剖面、水位等数据。 2. 数据预处理与加工 通过数据清洗剔除异常值、重复数据，按6:2:2比例划分训练集/验证集/测试集。基于断面流量数据，计算流量变化率和波动指数，建立动态阈值模型。 设置多级标注体系： 一级标签：正常流量/异常波动 二级标签：暴雨型（快速上升缓慢下降）/调度型（阶梯式变化）/故障型（无规律突变） 3. 模型选择与初始化 采用TCN（时序卷积网络）+Transformer混合模型，初始化参数并优化超参数：学习率0.001-0.0001动态调整，批量大小16-64动态调整，时间步长12-48动态调整；集成卡尔曼滤波提升数据稳定性。 4. 模型训练 基于PyTorch实施分布式训练，采用混合精度训练（FP16）提升效率。设置训练时长，数据增强模拟复杂水文条件，添加暴雨干扰、闸门调控等特效，模拟各类异常场景。设置早停机制（patience=8），梯度裁剪：max_norm=1.0。 5. 模型评估 在训练模型的过程中，使用验证集调整超参数，训练完成后在测试集上评估模型表现，评估指标包含： 基础性能指标：准确率、误报率 场景鲁棒性测试：暴雨干扰检出率 并设置渐进式测试：单站异常→流域联动，正常波动→极端事件
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
数据ID |
-- | -- |
采集时间 |
-- | -- |
设备型号 |
-- | -- |
地理坐标 |
-- | -- |
断面流量 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 数据ID | ADCP_Q_20241001_0800_001 |
| 采集时间 | 2024-10-01 08:00 |
| 设备型号 | Nortek Aquadopp |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/8416587