基于大流量的库区水面线预测方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于大流量的库区水面线预测方法、装置、设备及介质。

背景技术

大型水库具有拦蓄洪水、灌溉、发电、供水、航运等功能，进行精准地实时预测来流过程对大型水库功能的实现具有积极作用。库区水面线的变化是水库的科学调度的重要依据，尤其是汛期多次来流条件下，对库区水面线快速精准的预测，有助于水库合理调度库容，在减少下游洪水灾害的同时，降低库区沿岸淹没风险。

通常，水库的水位变化通过建立分布式的水动力模型模拟预测。但由于库区断面的不规则，一般存在多个壅水断面，在汛期大流量来流条件下，壅水断面的水面抬升速度快，常用的水动力模拟一般采用经典的中心差分方法。由于数据需要观测然后输入至模型，使得计算过程中数据的输入滞后于来流过程，在来流比较稳定的情况下，误差较低，而如果突然有较大来流或者来流变化较大的情况下，容易出现计算结果落后于实际过程。除此之外，通常通过中心差分方法预测得到的库区水位往往低于实际的库区水位，导致调度人员往往留下较大的库容容量，不利于水库防洪兴利功能的实现。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于大流量的库区水面线预测方法、装置、设备及介质，以解决来流量较大或来流变化较大时，中心差分方法预测不准确的问题。

第一方面，本发明提供了一种基于大流量的库区水面线预测方法，方法包括：

获取预设位置处的来流量，预设位置为库区上游河道的任一位置；基于来流量和/或预设范围内各河段所属河段类型，选择对应的目标预测方式，预设范围为预设位置与库区之间的河道区域；基于来流量，按照各河段分别对应的目标预测方式对预设范围内各预测点处的来流量进行预测；获取各预测点处的水文数据；将水文数据和各预测点处的预测来流量输入至预构建的水动力模型中，预测库区水面线。

本实施例提供的基于大流量的库区水面线预测方法，在获取到来流量之后，通过来流量和/或库区上游河道各河段所属的河段类型选择与各河段分别对应的目标预测方式，并采用该目标预测方式对对应河段中各预测点处的来流量进行预测，得到预测来流量，由于该目标预测方式与来流量和河段类型对应，因此，通过该目标预测方式得到的预测来流量更符合实际情况。在此之后，获取各预测点处的水文数据，并将预测点处对应的水文数据和预测来流量输入至水动力模型中，得到各预测点处的预测水位，最终由各预测点处的预测水位形成库区水面线。本实施例中，通过上述方式，在不增加空间布点数和时间迭代频率的前提下，通过目标预测方式能够对各预测点处的来流量进行更精确的预测，从而使基于水动力模型得到的库区水面线精度更高，进而使整个水面线预测的过程效率和准确度更高。

在一可选实施方式中，基于来流量和/或预设范围内各河段所属河段类型，选择对应的目标预测方式，包括：

将来流量与预确定的流量区间进行匹配，得到匹配结果；当匹配结果为匹配失败时，将预设的第一预测方式确定为目标预测方式；当匹配结果为匹配成功时，将与河段类型对应的第二预测方式确定为目标预测方式。

在一可选实施方式中，第一预测方式为后差分方式。

在一可选实施方式中，当匹配结果为匹配成功时，将与河段类型对应的第二预测方式确定为目标预测方式，包括：

当河段类型为发生壅水的壅水河段时，将迎流的前差方式确定为目标预测方式；当河段类型为未发生壅水的非壅水河段时，将前差分方式或中心差分方式确定为目标预测方式。

当来流较大时，在壅水河段，本实施例将迎流的前差方式作为目标预测方式用以预测该河段各预测点处来流量，而且本实施例中迎流的前差分方式还与迎流强度有关，来流量越大，迎流强度越大，就采用越上游处的来流量预测当前预测点处的来流量。该方式适合捕捉高流速过程，可以在不增加空间布点的条件下，迅速得到高精度的预测结果，从而提高预测效率。

在一可选实施方式中，当目标预测方式为迎流的前差方式时，基于来流量，按照各河段分别对应的目标预测方式对预设范围内各预测点处的来流量进行预测，包括：

基于来流量和预确定的流量区间，确定来流量对应的迎流强度；基于迎流强度，按照迎流的前差方式，预测预测点处的来流量。

在一可选实施方式中，预设范围内各河段所属河段类型的确定方式，包括：

获取库区上游各河道对应的历史水位和历史流量；基于历史流量，利用中心差分格式和水动力模型对河段的水位进行预测，得到预测水位；基于预测水位和历史水位确定河段所属的河段类型。

在一可选实施方式中，基于预测水位和历史水位确定河段所属的河段类型，包括：

当预测水位低于历史水位时，将河段所属河段类型确定为壅水河段；当预测水位等于或高于历史水位时，将河段所属河段类型确定为非壅水河段。

第二方面，本发明提供了一种基于大流量的库区水面线预测装置，装置包括：

第一获取模块，用于获取预设位置处的来流量，预设位置为库区上游河道的任一位置；选择模块，用于基于来流量和/或预设范围内各河段所属河段类型，选择对应的目标预测方式，预设范围为预设位置与库区之间的河道区域；第一预测模块，用于基于来流量，按照各河段分别对应的目标预测方式对预设范围内各预测点处的来流量进行预测；第二获取模块，用于获取各预测点处的水文数据；第二预测模块，用于将水文数据和各预测点处的预测来流量输入至预构建的水动力模型中，预测库区水面线。

在一可选实施方式中，选择模块，包括：

匹配子模块，用于将来流量与预确定的流量区间进行匹配，得到匹配结果；第一确定子模块，用于当匹配结果为匹配失败时，将预设的第一预测方式确定为目标预测方式；第二确定子模块，用于当匹配结果为匹配成功时，将与河段类型对应的第二预测方式确定为目标预测方式。

在一可选实施方式中，第一确定子模块中的第一预测方式为后差分方式。

在一可选实施方式中，第二确定子模块，包括：

第一确定单元，用于当河段类型为发生壅水的壅水河段时，将迎流的前差方式确定为目标预测方式；第二确定单元，用于当河段类型为未发生壅水的非壅水河段时，将前差分方式或中心差分方式确定为目标预测方式。

在一可选实施方式中，当目标预测方式为迎流的前差方式时，第一预测模块，包括：

第三确定子模块，用于基于来流量和预确定的流量区间，确定来流量对应的迎流强度；第一预测子模块，用于基于迎流强度，按照迎流的前差方式，预测预测点处的来流量。

在一可选实施方式中，选择模块中确定预设范围内各河段所属河段类型的模块，包括：

获取子模块，用于获取库区上游各河道对应的历史水位和历史流量；第二预测子模块，用于基于历史流量，利用中心差分格式和水动力模型对河段的水位进行预测，得到预测水位；第三确定子模块，用于基于预测水位和历史水位确定河段所属的河段类型。

第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的基于大流量的库区水面线预测方法。

第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的基于大流量的库区水面线预测方法。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例的基于大流量的库区水面线预测方法的流程示意图；

图2是根据本发明实施例的另一基于大流量的库区水面线预测方法的流程示意图；

图3是根据本发明实施例的又一基于大流量的库区水面线预测方法的流程示意图；

图4是根据本发明实施例的基于大流量的库区水面线预测装置的结构框图；

图5是本发明实施例的计算机设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

结合基于大流量的库区水面线预测方法的执行所依赖的应用场景，在此对应用场景进行描述。

由于当前通常采用中心差分方法对库区水位预测，该方法在来流比较稳定的情况下，误差较低，而如果突然有较大来流或者来流变化较大的情况下，尤其是在壅水断面时，通过该方法预测的库区水位往往低于实际的库区水位，导致较大误差。为此，本发明实施例提供了一种基于大流量的库区水面线预测方法，通过河段类型选择预测方式，以达到准确预测库区水位的效果。

根据本发明实施例，提供了一种基于大流量的库区水面线预测方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在本实施例中提供了一种基于大流量的库区水面线预测方法，可用于计算机设备，图1是根据本发明实施例的基于大流量的库区水面线预测方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：

步骤S101，获取预设位置处的来流量。

具体地，预设位置为库区上游河道的任一位置，如，预设位置可以是库区上游距库区距离最近的水源所在处，还可以是库区上游距库区最近的河流交汇处，但需要说明的是，预设位置处设有监测设备，用于监测预设位置处的来流量。

步骤S102，基于来流量和/或预设范围内各河段所属河段类型，选择对应的目标预测方式。

具体地，预设范围为预设位置与库区之间的河道区域。

具体地，目标预测方式用于预测来流量，当来流量较小时，目标预测方式仅与来流量有关，当来流量较大时，目标预测方式的确定还与河段类型有关。

除此之外，目标预测方式还可以直接基于河段类型进行确定，如当河段类型为壅水河段时，可直接将迎流的前差方式确定为目标预测方式；当河段类型为壅水河段时，可以将后差分方式，前差分方式和中心差分方式中的任一种确定为目标预测方式。

步骤S103，基于来流量，按照各河段分别对应的目标预测方式对预设范围内各预测点处的来流量进行预测。

具体地，预设范围内覆盖的河道包括预划分的至少两个河段，在每一个河段中均存在预布设的多个预测点。当获取到预设位置处的来流量之后，需按照从上游至下游的顺序，依次对预测点处的来流量进行预测。需要说明的是，对各预测点进行预测时采用的目标预测方式不完全相同，目标预测方式与该预测点的来流量和/或该预测点所属的河段类型有关。

步骤S104，获取各预测点处的水文数据。

具体地，水文数据包括水面宽，单位河长上的旁侧入流流量，断面平均流速，重力加速度，过水断面面积，糙率系数，水力半径等。水文数据的获取方式此处不作具体限定，本领域技术人员可以根据实际情况选择。

步骤S105，将水文数据和各预测点处的预测来流量输入至预构建的水动力模型中，预测库区水面线。

具体地，预构建的水动力模型用于基于预测点处的水文数据和来流量对预测点处的水位进行预测。在得到预设范围内所有预测点分别对应的预测水位后，按照从上游至下游的顺序，由各预测点的预测水位形成库区水面线。还需要说明的是，每一个河段都对应一个水动力模型，水动力模型用于预测对应河段各预测点处的水位。

本实施例提供的基于大流量的库区水面线预测方法，在获取到来流量之后，通过来流量和/或库区上游河道各河段所属的河段类型选择与各河段分别对应的目标预测方式，并采用该目标预测方式对对应河段中各预测点处的来流量进行预测，得到预测来流量，由于该目标预测方式与来流量和河段类型对应，因此，通过该目标预测方式得到的预测来流量更符合实际情况。在此之后，获取各预测点处的水文数据，并将预测点处对应的水文数据和预测来流量输入至水动力模型中，得到各预测点处的预测水位，最终由各预测点处的预测水位形成库区水面线。本实施例中，通过上述方式，在不增加空间布点数和时间迭代频率的前提下，通过目标预测方式能够对各预测点处的来流量进行更精确的预测，从而使基于水动力模型得到的库区水面线精度更高，进而使整个水面线预测的过程效率和准确度更高。

在一可选实施例中，上述步骤S102中，预设范围内各河段所属河段类型的确定方式如下：

首先，获取库区上游各河道对应的历史水位和历史流量。

具体地，如步骤S103实施例，库区上游河道包括预划分的至少两个河段，在每一个河段均布设有若干预测点，获取各预测点处的历史水位和历史流量。

示例性地，如，在库区上游河道的某一个河段中布设有4个预测点，即A、B、C、D。

其次，基于历史流量，利用中心差分格式和水动力模型对河段的水位进行预测，得到预测水位。

示例性地，仍以上一实施例为例，如基于A点和C点处的历史流量，利用中心差分格式预测B点处的流量，利用水动力模型，基于B点处的预测流量得到B点处的预测水位。

最后，基于预测水位和历史水位确定河段所属的河段类型。

示例性地，当预测水位低于历史水位时，确定当前预测点即B点为壅水发生处，此时，则将B点所属河段的河段类型确定为壅水河段；当预测水位等于历史水位时，继续预测B点所属河段其余预测点处的预测水位，并基于同样的方式判断河段类型。当B点所属河段中不存在预测水位高于历史水位的预测点时，可将B点所属河段的河段类型确定为非壅水河段。

需要说明的是，本实施例之所以将预测水位低于历史水位的预测点所属的河段确定为壅水河段，是因为在汛期大流量来流条件下，壅水断面的水位会由于水流受阻而在短时间内快速升高，有时甚至会比上游水位稍高，而下游水位会突降。因此，在大流量来流条件下，采用中心差分格式预测得到的发生壅水处的预测水位必然比历史水位低，因此，可通过预测水位和历史水位确定出河段类型。需要说明的是，历史水位是历史时刻的实际水位，该历史水位可以是监测设备监测到的历史时刻的水位，也可以是人工校正过的水位。

在本实施例中提供了一种基于大流量的库区水面线预测方法，可用于计算机设备，图2是根据本发明实施例的基于大流量的库区水面线预测方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S201，获取预设位置处的来流量。详细请参见图1所示实施例的步骤S101，在此不再赘述。

步骤S202，基于来流量和/或预设范围内各河段所属河段类型，选择对应的目标预测方式。

具体地，上述步骤S202包括：

步骤S2021，将来流量与预确定的流量区间进行匹配，得到匹配结果。

示例性地，将来流量与各流量区间进行匹配，当来流量属于某一个流量区间时，得到匹配成功的匹配结果；当来流量不属于多个流量区间中的任一个时，得到匹配失败的匹配结果。当匹配失败时，表示当前来流量较小，还未达到最低级别的来流强度。

步骤S2022，当匹配结果为匹配失败时，将预设的第一预测方式确定为目标预测方式。

具体地，第一预测方式为后差分方式。

具体地，当匹配失败时，表示当前来流量较小。当来流量较小时，河段类型对水位高度的影响较小，因此，可采用后差分方式预测下游各预测点的来流量。

示例性地，后差分方式如下：

其中，

其中，

步骤S2023，当匹配结果为匹配成功时，将与河段类型对应的第二预测方式确定为目标预测方式。

在一些可选的实施方式中，上述步骤S2023包括：

步骤a1，当河段类型为发生壅水的壅水河段时，将迎流的前差方式确定为目标预测方式。

示例性地，迎流的前差方式即按照水流方向，利用上游预测点的预测来流量确定下游预测点的预测来流量。迎流的前差方式如下：

其中，

当来流较大时，在壅水河段，本实施例将迎流的前差方式作为目标预测方式用以预测该河段各预测点处来流量，而且本实施例中迎流的前差分方式还与迎流强度有关，来流量越大，迎流强度越大，就采用越上游处的来流量预测当前预测点处的来流量。该方式适合捕捉高流速过程，可以在不增加空间布点的条件下，迅速得到高精度的预测结果，从而提高预测效率。

步骤a2，当河段类型为未发生壅水的非壅水河段时，将前差分方式或中心差分方式确定为目标预测方式。

示例性地，前差分方式如下：

示例性地，中心差分方式如下：

步骤S203，基于来流量，按照各河段分别对应的目标预测方式对预设范围内各预测点处的来流量进行预测。详细请参见图1所示实施例的步骤S103，在此不再赘述。

步骤S204，获取各预测点处的水文数据。详细请参见图1所示实施例的步骤S104，在此不再赘述。

步骤S205，将水文数据和各预测点处的预测来流量输入至预构建的水动力模型中，预测库区水面线。详细请参见图1所示实施例的步骤S105，在此不再赘述。

本实施例提供的基于大流量的库区水面线预测方法，当来流较小时，将前差格式作为来流量的目标预测方式，当来流较大时，在非壅水河段可以将前差分或中心差分方式作为来流的目标预测方式，在壅水河段可以将迎流的前差方式作为目标预测方式。在不同来流情况和不同河段选择与各自对应的目标预测方式，可以使基于该目标预测方式预测的来流量更加准确，从而使最终水面线的预测结果更贴合实际情况。

在本实施例中提供了一种基于大流量的库区水面线预测方法，可用于计算机设备，图3是根据本发明实施例的基于大流量的库区水面线预测方法的流程图，如图3所示，该流程包括如下步骤：

步骤S301，获取预设位置处的来流量。详细请参见图1所示实施例的步骤S101，在此不再赘述。

步骤S302，基于来流量和/或预设范围内各河段所属河段类型，选择对应的目标预测方式。详细请参见图2所示实施例的步骤S202，在此不再赘述。

步骤S303，基于来流量，按照各河段分别对应的目标预测方式对预设范围内各预测点处的来流量进行预测。

具体地，当目标预测方式为迎流的前差方式时，上述步骤S303包括：

步骤S3031，基于来流量和预确定的流量区间，确定来流量对应的迎流强度。

具体地，预确定的流量区间中包括至少两个，如[a，b]，（b，c]，（c，d]等。每一个流量区间对应一个来流强度，如[a，b]对应的来流强度为1级，（b，c]对应的来流强度为2级，（c，d]对应的来流强度为3级，级别越高，代表来流量越大，一般而言，来流强度的最高级别为5级。将来流量所属流量区间对应的来流强度确定为来流量对应的迎流强度。

示例性地，流量区间的确定方式如下：

如，A点和B点属于同一河段，且A点在B点上游。获取A点和B点在若干个历史时刻分别对应的历史流量。基于A点处的历史流量，采用后差格式的隐式有限差分方法对B点处的来流量进行预测，得到B点处的预测来流量。当该预测来流量与B点处的实测来流量一致时，则认为此时来流量属于小流量。将A点和B点在不同历史时刻对应的历史流量均通过上述方式进行反复验证，将采用后差格式的隐式有限差分方法使得到的预测来流量与实测来流量一致时对应的最大来流量确定为临界流量

在确定好临界流量

按照上述方式，通过历史流量的反复验证，得到各级来流强度分别对应的流量区间。

步骤S3032，基于迎流强度，按照迎流的前差方式，预测预测点处的来流量。

具体地，首先，基于迎流强度和当前预测点确定参考预测点，参考预测点位于当前预测点的上游，用于预测当前预测点处的来流量。然后，获取参考预测点处的来流量，参考预测点处的来流量为预测来流量，并非实际来流量。最后，基于参考预测点处的来流量，按照迎流的前差方式，得到预测点处的预测迎流量。

示例性地，如，当前预测点为所属河段的第

步骤S304，获取各预测点处的水文数据。详细请参见图1所示实施例的步骤S104，在此不再赘述。

步骤S305，将水文数据和各预测点处的预测来流量输入至预构建的水动力模型中，预测库区水面线。

示例性地，预构建的水动力模型包括水流连续方程和水流运动方程。

水流连续方程为：

水流运动方程为：

其中，

示例性地，将步骤S3032得到的

在本实施例中还提供了一种基于大流量的库区水面线预测装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

本实施例提供一种基于大流量的库区水面线预测装置，如图4所示，包括：

第一获取模块401，用于获取预设位置处的来流量，预设位置为库区上游河道的任一位置。

选择模块402，用于基于来流量和/或预设范围内各河段所属河段类型，选择对应的目标预测方式，预设范围为预设位置与库区之间的河道区域。

第一预测模块403，用于基于来流量，按照各河段分别对应的目标预测方式对预设范围内各预测点处的来流量进行预测。

第二获取模块404，用于获取各预测点处的水文数据。

第二预测模块405，用于将水文数据和各预测点处的预测来流量输入至预构建的水动力模型中，预测库区水面线。

在一些可选的实施方式中，选择模块402包括：

匹配子模块，用于将来流量与预确定的流量区间进行匹配，得到匹配结果。

第一确定子模块，用于当匹配结果为匹配失败时，将预设的第一预测方式确定为目标预测方式。

第二确定子模块，用于当匹配结果为匹配成功时，将与河段类型对应的第二预测方式确定为目标预测方式。

在一些可选的实施方式中，第一确定子模块中第一预测方式为后差分方式。

在一些可选的实施方式中，第二确定子模块，包括：

第一确定单元，用于当河段类型为发生壅水的壅水河段时，将迎流的前差方式确定为目标预测方式。

第二确定单元，用于当河段类型为未发生壅水的非壅水河段时，将前差分方式或中心差分方式确定为目标预测方式。

在一些可选的实施方式中，当目标预测方式为迎流的前差方式时，第一预测模块，包括：

第三确定子模块，用于基于来流量和预确定的流量区间，确定来流量对应的迎流强度。

第一预测子模块，用于基于迎流强度，按照迎流的前差方式，预测预测点处的来流量。

在一些可选的实施方式中，选择模块中确定预设范围内各河段所属河段类型的模块，包括：

获取子模块，用于获取库区上游各河道对应的历史水位和历史流量。

第二预测子模块，用于基于历史流量，利用中心差分格式和水动力模型对河段的水位进行预测，得到预测水位。

第四确定子模块，用于基于预测水位和历史水位确定河段所属的河段类型。

在一些可选的实施方式中，第四确定子模块，包括：

第三确定单元，用于当预测水位低于历史水位时，将河段所属河段类型确定为壅水河段。

第四确定单元，用于当预测水位等于或高于历史水位时，将河段所属河段类型确定为非壅水河段。

上述各个模块和单元的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。

本实施例中的基于大流量的库区水面线预测装置是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指ASIC（Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路）电路，执行一个或多个软件或固定程序的处理器和存储器，和/或其他可以提供上述功能的器件。

本发明实施例还提供一种计算机设备，具有上述图4所示的基于大流量的库区水面线预测装置。

请参阅图5，图5是本发明可选实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，如图5所示，该计算机设备包括：一个或多个处理器10、存储器20，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相通信连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在计算机设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在一些可选的实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个计算机设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图5中以一个处理器10为例。

处理器10可以是中央处理器，网络处理器或其组合。其中，处理器10还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路，可编程逻辑器件或其组合。上述可编程逻辑器件可以是复杂可编程逻辑器件，现场可编程逻辑门阵列，通用阵列逻辑或其任意组合。

其中，存储器20存储有可由至少一个处理器10执行的指令，以使至少一个处理器10执行实现上述实施例示出的方法。

存储器20可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器20可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些可选的实施方式中，存储器20可选包括相对于处理器10远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

存储器20可以包括易失性存储器，例如，随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如，快闪存储器，硬盘或固态硬盘；存储器20还可以包括上述种类的存储器的组合。

该计算机设备还包括通信接口30，用于该计算机设备与其他设备或通信网络通信。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，上述根据本发明实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可记录在存储介质，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程存储介质或非暂时机器可读存储介质中并将被存储在本地存储介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件的存储介质上的这样的软件处理。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体、随机存储记忆体、快闪存储器、硬盘或固态硬盘等；进一步地，存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件，当软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现上述实施例示出的方法。

虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。