本申请涉及智慧水务的智能化管理领域，且更为具体地，涉及一种智慧水务管理系统。
背景技术：
1、智慧水务是一种新兴的水务模式，利用现代信息技术和数据分析技术来实现对各类水资源的全方位监测、管理和优化。它涵盖了自来水、工业用水、农业灌溉水以及河流湖泊等各种水资源的管理。
2、供水管网的水质安全与居民的用水安全密切相关。目前，供水管网的水质主要受到自来水厂和地下供水管网的影响。自来水厂通常具备成熟的水处理和检测技术，能够提供高质量的水源。然而，地下供水管网的管理相对薄弱，随着使用时间的延长，管道材质老化、内壁结垢和生锈等问题逐渐显现。这些问题容易导致细菌、病毒等有害物质滋生，严重影响供水管网的水质。
3、由于管道破损和水流状态等因素的影响，供水管网的水质下降，给居民的正常用水带来严重影响。因此，如何利用智慧水务技术实现对供水管网水质的检测和预警成为当前的研究重点。
4、传统的水质安全检测系统通常只在少数几个定点位置进行抽检，无法实现对供水管网的全面覆盖。这导致无法及时监测到管网中其他位置的水质变化，可能忽略了一些潜在的水质问题。
5、因此，期待一种智慧水务管理系统，通过深度学习技术对供水管网中不同节点的水质参数进行实时监测和分析，以实现对供水管网的全面监测和预警。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种智慧水务管理系统，其首先采集供水管网待监测节点的拓扑矩阵、供水管网的各个节点水质参数以及影响水质的外部环境数据；接着通过深度学习技术分别对这些输入数据进行特征提取和分析以得到用于表示供水管网整体的水质等级的分类结果。也就是，通过深度学习技术，实现对供水管网中不同位置的水质等级进行实时监测和分类，为木材加工生产线提供有效的水质监测和控制手段。这样，有助于实现对供水管网的全面监测和预警，从而确保水质的稳定性和可靠性。
2、根据本申请的第一方面，提供了一种智慧水务管理系统，其包括：
3、智慧水务数据采集模块，用于获取供水管网待监测节点的拓扑矩阵、供水管网的各个节点水质参数以及影响水质的外部环境数据；
4、智慧水务特征提取模块，用于分别对所述供水管网待监测节点的拓扑矩阵、所述供水管网的各个节点水质参数以及所述影响水质的外部环境数据进行提取和分析以得到供水管网拓扑全局水质特征矩阵和外部环境特征向量
5、智慧水务分类结果生成模块，用于基于所述供水管网拓扑全局水质特征矩阵和所述外部环境特征向量，以得到用于表示供水管网整体的水质等级的分类结果。
6、结合本申请的第一方面，在本申请的第一方面的一种智慧水务管理系统中，所述智慧水务特征提取模块，包括：所述智慧水务特征提取模块，包括：拓扑矩阵特征获取单元，用于将所述供水管网待监测节点的拓扑矩阵通过基于卷积神经网络模型的节点拓扑特征获取模块以得到供水管网节点拓扑特征矩阵；水质特征获取单元，用于对所述供水管网的各个节点水质参数进行深度卷积编码以得到供水管网水质特征矩阵；拓扑全局水质特征获取单元，用于将所述供水管网节点拓扑特征矩阵和所述供水管网水质特征矩阵通过图神经网络以得到所述供水管网拓扑全局水质特征矩阵；外部环境特征获取单元，用于对所述影响水质的外部环境数据进行深度卷积编码以得到所述外部环境特征向量。
7、根据本申请的第二方面，提供了一种智慧水务管理方法，其包括：
8、获取供水管网待监测节点的拓扑矩阵、供水管网的各个节点水质参数以及影响水质的外部环境数据；
9、分别对所述供水管网待监测节点的拓扑矩阵、所述供水管网的各个节点水质参数以及所述影响水质的外部环境数据进行提取和分析以得到供水管网拓扑全局水质特征矩阵和外部环境特征向量
10、基于所述供水管网拓扑全局水质特征矩阵和所述外部环境特征向量，以得到用于表示供水管网整体的水质等级的分类结果。
11、结合本申请的第二方面，在本申请的第二方面的一种智慧水务管理方法中，基于所述供水管网拓扑全局水质特征矩阵和所述外部环境特征向量，以得到用于表示供水管网整体的水质等级的分类结果，包括：特征融合单元，用于将所述供水管网拓扑全局水质特征矩阵和所述外部环境特征向量进行特征融合以得到供水管网水质监测特征向量；特征优化单元，用于对所述供水管网水质监测特征向量进行概率密度域维度衍生单调性投影以得到优化供水管网水质监测特征向量；特征分类单元，用于将所述优化供水管网水质监测特征向量通过分类器以得到以得到用于表示供水管网整体的水质等级的分类结果。其中，所述特征优化单元，用于：以如下公式对所述供水管网水质监测特征向量进行概率密度域维度衍生单调性投影以得到优化供水管网水质监测特征向量；其中，所述公式为：
12、
13、其中，fi和fj分别表示所述供水管网水质监测特征向量的第i个和第j个位置的特征值，表示所述供水管网水质监测特征向量的全部特征值的均值，n表示所述供水管网水质监测特征向量的长度，f'i表示所述优化供水管网水质监测特征向量的第i个位置的特征值。
14、与现有技术相比，本申请提供的一种智慧水务管理系统，其首先采集供水管网待监测节点的拓扑矩阵、供水管网的各个节点水质参数以及影响水质的外部环境数据；接着通过深度学习技术分别对这些输入数据进行特征提取和分析以得到用于表示供水管网整体的水质等级的分类结果。也就是，通过深度学习技术，实现对供水管网中不同位置的水质等级进行实时监测和分类，为木材加工生产线提供有效的水质监测和控制手段。这样，有助于实现对供水管网的全面监测和预警，从而确保水质的稳定性和可靠性。
1.一种智慧水务管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智慧水务管理系统，其特征在于，所述智慧水务特征提取模块，包括：
3.根据权利要求2所述的智慧水务管理系统，其特征在于，所述水质特征获取单元，包括：
4.根据权利要求3所述的智慧水务管理系统，其特征在于，所述拓扑全局水质特征获取单元，包括：所述图神经网络通过可学习的神经网络参数来对所述供水管网节点拓扑特征矩阵和所述供水管网水质特征矩阵进行处理以得到包含欧式距离拓扑特征和水质的语义理解特征信息的所述供水管网拓扑全局水质特征矩阵。
5.根据权利要求4所述的智慧水务管理系统，其特征在于，所述外部环境特征获取单元，包括：
6.根据权利要求5所述的智慧水务管理系统，其特征在于，所述外部环境嵌入编码子单元，用于：
7.根据权利要求6所述的智慧水务管理系统，其特征在于，所述智慧水务分类结果生成模块，包括：
8.根据权利要求7所述的智慧水务管理系统，其特征在于，所述特征优化单元，用于：以如下公式对所述供水管网水质监测特征向量进行概率密度域维度衍生单调性投影以得到优化供水管网水质监测特征向量；
