摘要
一种管网运维数据的高效预测方法及系统,结合协议接入与自动格式转换技术,实现了多源异构数据的统一采集与分级传输,解决了传统管网数据采集效率低、格式不一致的问题;其次,实时校验补全机制采用卡尔曼滤波进行异常检测与修正,并通过插值算法补全缺失数据,提升了数据质量与时效性。在数据整合阶段,基于预设数据模型进行结构化清洗与归档,为后续预测模型提供了高效数据基础,最后融合时序特征与空间关联分析,通过事件特征标记构建联合特征空间,并利用协同建模模块训练预测模型,精准识别潜在故障点,智能生成运维优化计划,通过决策推送与可视化模块,实现预测结果的实时共享与交互展示,实现了从数据采集到预测决策的闭环管理。