一种水力模型数据处理方法

技术领域

本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种水力模型数据处理方法。

背景技术

水力模型是在实验室中模拟复杂的自然环境中水的动态变化即水中物质的扩散过程而制作的小规模模型，用以预测当对环境施加某种影响时所发生的变化，例如实时计算模拟出所有管道内流体的雷诺数、流量、压降、流速、温度和重要节点的压力等水力信息，为中央空调循环水系统科学调适与管理提供依据；水力模型相关数据能够有效的整合中央空调循环水系统的数据资源，并且可视化地展示当前参量数据，辅助中央空调循环水系统的管理人员进行分析和决策；因此水力模型的相关数据对于中央空调循环水系统的重要性不言而喻；

在水力模型数据的存储过程中，为了保证水力模型相关数据的安全，需要对水力模型数据进行加密，传统的加密主要采用熵编码加密方式为主，即通过分析数据的概率分布信息进行加密，但该类算法同样可以通过频数信息的规律性进行破解，因此使用现有的加密方法极易产生数据被暴露和攻击的风险。此外，虽然可以使用线性变换改变数据的频数信息，但是传统的线性变换是使用相同的参数对所有数据进行处理，其对实时采集的水力数据并不具有针对性，即使用传统线性变换会因原始数据的分布情况不同而产生不稳定的变化；

因此设计一种可以根据数据的频数信息进行针对性的线性变换，进而破坏数据的频数信息的加密方法是非常重要的。

发明内容

本发明提供一种水力模型数据处理方法，以解决现有的问题。

本发明的一种水力模型数据处理方法采用如下技术方案：

本发明一个实施例提供了一种水力模型数据处理方法，该方法包括以下步骤：

获取第一数据序列；

根据第一数据序列得到统计直方图，将统计直方图中各个数据对应的频数称为各个数据的初始频数；根据统计直方图得到第二数据序列；根据第二数据序列中各个数据与相邻数据的频数得到各个子段区间；

根据各个子段区间中各个数据的初始频数得到各个子段区间的第一初始参数与第二初始参数；根据各个子段区间的第一初始参数以及最大初始频数、最小初始频数得到各个子段区间对应的第一变换参数、第二变换参数的取值范围；根据各个子段区间第一变换参数以及第二变换参数的取值范围得到各个变换参数组合；将使用各个变换参数组合对各个子段区间进行线性变换后，各个数据对应的频数称为各个数据的调整频数；根据各个变换参数组合得到各个子段区间的所有一类数据以及所有二类数据；根据各个子段区间中的所有一类数据、二类数据的调整频数以及初始频数得到各个变换参数组合的评价指标；根据各个变换参数组合的评价指标得到各个子段区间的最优变换参数组合；

根据各个子段区间的最优变换参数组合得到各个数据的最终调整频数；根据各个数据的最终调整频数以及初始频数得到密文数据，并获取各个子段区间中所有二类数据的索引序列；根据各个子段区间的最优变换参数组合以及第一初始参数、第二初始参数得到各个子段区间的子段密钥；根据各个子段区间对应的所有二类数据的索引序列以及对应的子段密钥得到各个子块；根据各个子块得到混沌序列；对混沌序列以及密文数据进行存储。

优选的，所述各个子段区间的获取方法为：

对于第二数据序列中的第n个数据，将第n+1个数据与第n个数据的初始频数之间的差值，记为第n个数据的第一差值；将第n个数据与第n-1个数据之间的差值称为第n个数据的第二差值；当第n个数据的第一差值与第二差值均为0时，第n个数据不为分段点；否则第n个数据为分段点；对第二数据序列中的各个数据进行判断，得到各个分段点；相邻两个分段点之间的所有数据构成了一个子段区间，得到各个子段区间。

优选的，所述各个子段区间的第一初始参数与第二初始参数的获取方法为：

以各个子段区间中各个数据以及各个数据的初始频数进行线性拟合，得到各个子段区间的函数表达式，将函数表达式的常数项称为各个子段区间的第二初始参数，将函数表达式的系数称为各个子段区间的第二初始参数。

优选的，所述各个子段区间对应的第一变换参数、第二变换参数是指：在对各个子段区间进行针对性线性变换时，将针对性线性变换的函数表达式的常数项称为第二变换参数，将针对性线性变换的函数表达式的系数称为第一变换参数。

优选的，所述各个子段区间的所有一类数据以及所有二类数据的获取方法为：

对于每个变换参数组合，将使用每个变换参数组合后，将各个子段区间中调整频数大于等于初始频数的所有数据称为各个子段区间的所有一类数据，将各个子段区间中调整频数小于初始频数的所有数据称为各个子段区间的所有二类数据。

优选的，所述各个变换参数组合的评价指标的获取表达式为：

;

上式中，

优选的，所述密文数据的获取步骤包括：

对于一个子段区间中的第u个一类数据，将第u个一类数据在第一数据序列中首次出现的位置之前进行第u个一类数据的插入，插入的个数等于第u个一类数据的最终调整频数与初始频数之间的差值；对于一个子段区间中第v个二类数据，从第v个二类数据在第一数据序列中首次出现的位置开始，对第v个二类数据进行删除，删除的个数等于第v个二类数据的初始频数与最终调整频数之间的差值；

对各个子段区间中的各个一类数据以及二类数据进行处理，将处理完成后的第一数据序列称为密文数据。

优选的，所述各个子段区间中所有二类数据的索引序列的获取方法为：将各个被删除的二类数据在第一数据序列中的位置序号构成了各个二类数据的索引序列。

优选的，所述各个子段区间的子段密钥的获取方法为：

将各个子段区间的最优变换参数组合中的第一变换参数称为各个子段区间的第一最优变换参数；将各个子段区间的第一最优变换参数与第一初始参数之间的差值记为第一参数差；将各个子段区间的第二最优变换参数与第二初始参数之间的差值记为第二参数差，将第一参数差与第二参数差作为各个子段区间的子段密钥。

本发明的有益效果是：通过根据水力模型数据组成的第一数据序列构建统计直方图，根据各个数据在统计直方图中对应的频数进行自适应分段；根据各个子段区间的各个变换参数组合得到各个子段区间的所有一类数据以及所有二类数据；根据各个子段区间中的所有一类数据、二类数据得到各个子段区间的最优变换参数组合，根据最优变换参数组合对各个子段区间进行针对性线性变换，使线性变换前后，各个数据对应的调整频数与其在第一数据序列中的初始频数之间存在较大差异，从而破坏各个数据在原始数据中的频数信息，提高了破解难度，使水力模型数据在存储过程更加安全可靠。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为本发明的一种水力模型数据处理方法的步骤流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种水力模型数据处理方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种水力模型数据处理方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种水力模型数据处理方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001：获取第一数据序列。

水力模型是在室内模拟各种复杂的条件下水的动态变化和水中物质的扩散过程，用来提前预测在某种环境下给水动态造成的影响，从而采取相关应对措施去减少这种影响造成的后果。例如，在线水力模型系统综合了GIS系统的静态信息与SCADA、营收等动态信息，并结合用水量的预测、估算与分配，按水力学理论对中央空调循环水系统进行水力建模与模拟计算，在线跟踪中央空调循环水系统的水力运行状态，实时计算模拟出所有管道内流体的雷诺数、流量、压降、流速、温度和重要节点的压力等水力信息，为中央空调循环水系统的科学调适与管控提供依据。

由于传统的加密主要采用熵编码加密方式为主，可以通过频数信息的规律性进行破解；虽然可以使用线性变换改变数据的频数信息，但是传统的线性变换是使用相同的参数对所有数据进行处理，其对实时采集的水力数据并不具有针对性，即使用传统线性变换会因原始数据的分布情况不同而产生不稳定的变化，因此本实施例根据数据的频数信息进行针对性的线性变换，进而破坏数据的频数信息的加密，从而保证水力模型数据的安全可靠。

本实施例以水力模型模拟出的水力数据，如管道流量数据为例，获取预设时间内各个时刻的水力模型数据，得到一个数据序列，将其称为第一数据序列，此时第一数据序列中存在重复数据，本实施例中预设时间为1小时。

步骤S002：根据第一数据序列得到各个子段区间。

根据第一数据序列中各个数据以及各个数据出现的频数构建统计直方图，该统计直方图的横轴表示数据大小，纵轴表示各个数据出现的频数，本实施例将各个数据在统计直方图中对应的频数称为各个数据的初始频数；

将该统计直方图中横轴上的各个数据构成的序列称为第二数据序列；此时第二数据序列中不存在重复数据。

现有的改变数据频数信息的方法多为线性变换，但是传统的线性变换是使用相同的参数对整个数据分布范围进行处理，来改变统计直方图中不同数据的频数信息，该方法对实时采集的水力数据并不具有针对性，即使用传统线性变换会因原始数据的分布情况不同而产生不稳定的变化；因此本实施例通过对统计直方图进行自适应分段，而后根据得到的各个子段区间中各个数据对应频数信息的变化情况具有针对性地进行线性变换，可以保证各子段区间中的数据经过线性变换后，与原数据的频数信息存在较大差异，进而得到更好的加密效果。本实施例根据第二数据序列中各个数据与其相邻数据对应的频数获取各个分段点，从而对统计直方图进行自适应分段，则对统计直方图进行自适应分段的具体过程如下：

以第二数据序列中的第n个数据为例，首先计算第n个数据与其相邻数据的频数之间的相对大小，记

当

步骤S003：根据各个子段区间的各个变换参数组合得到各个子段区间的所有一类数据以及所有二类数据，进而得到各个变换参数组合的评价指标；根据各个变换参数组合的评价指标得到各个子段区间的最优变换参数组合。

使用最小二乘法对各个子段区间进行直线拟合，得到各个子段区间的线性表达式，记第i个子段区间的函数表达式为

根据统计直方图中各个子段区间及其初始函数参数对各个子段区间进行针对性的线性变换，具体过程如下：

记针对性线性变换的函数表达式为

本实施例旨在通过对各个子段区间进行针对性的线性变换，使得在进行线性变换后，各个子段区间中各个数据对应的频数与各个数据的初始频数之间具有较大差异，简单来说，对于一个子段区间中，当某个数据的频数较高时，通过线性变换将该数据的频数降低；而当该数据的频数较低时，通过线性变换将该数据的频数提高；考虑到当一个子段区间中不同数据的频数变化较为平缓时，该子段区间内各个数据在线性变换前后对应的频数之间的差异可能较小，即此时对各个数据的频数信息改变程度较小，此时需要对此类子段区间单独进行处理；

而各个子段区间对应的初始函数参数可以表征各个子段区间内不同数据的频数变化程度，因此设置变化阈值

当

当

本实施例将使用不同的变换参数组合对该第i个子段区间进行线性变换后，各个数据对应的频数称为各个数据的调整频数，则使用不同的参数组合进行线性变换后，将调整频数大于等于初始频数的数据称为一类数据；将调整频数小于初始频数的数据称为二类数据；

而后根据使用不同的变换参数组合对第i个子段区间进行线性变换后，各个数据的初始频数以及调整频数得到各个变换参数组合的评价指标，则第t个变换参数组合的评价指标可表示为：

;

上式中，

将评价指标最大的变换参数组合称为最优变换参数组合。

步骤S004：根据各个子段区间的最优变换参数组合得到密文数据；根据各个子段区间中所有二类数据的索引序列以及子段密钥得到各个子块；根据各个子块得到混沌序列；对混沌序列以及密文数据进行存储。

将最优变换参数组合中的第一变换参数与第二变换参数分别称为第i个子段区间的第一最优变换参数与第二最优变换参数，分别记为

根据各个子段区间的最优变换参数对各个子段区间进行线性变换，然后将各个子段区间中各个数据经过线性变换后得到的频数值称为各个数据的最终调整频数，本实施例将第i个子段区间中第j个数据经过针对性线性变换后对应的最终调整频数记为

则当第i个子段区间的第j个数据为“一类数据”时，在第一数据序列中第一次出现该数据的位置之前插入

依次对各个子段区间的各个数据进行处理，将处理完成后的第一数据序列作为经过针对性线性变换加密后的密文数据；

将各个子段区间的第一最优变换参数与第一初始参数之间的差值记为第一参数差；将各个子段区间的第二最优变换参数与第二初始参数之间的差值记为第二参数差，将第一参数差与第二参数差作为各个子段区间的子段密钥；

保存各个子段区间、各个子段区间中各个二类数据对应的索引序列以及各个子段区间对应的第一参数差与第二参数差，则第i个子段区间的子段密钥为

记各个子段区间对应的序号构成的序列为顺序序列，然后通过

其中，混沌密钥是单独进行离线存储的，当需要对水力模型数据进行分析时，需要对密文数据以及各个子块进行解密，解密的具体过程如下：

首先根据混沌密钥以及混沌序列对各个子块的位置进行还原；然后根据密文数据中各个数据以及各个数据的频数构建统计直方图，根据各个子块对应的各个子段区间对统计直方图进行分段，得到统计直方图的各个子段区间；

使用最小二乘法对各个子段区间进行直线拟合，得到各个子段区间的线性表达式，则对于第i个子段区间，此时该子段区间所得线性表达式的斜率即对应

通过以上步骤，完成了对水力模型数据的处理。

本实施例通过根据水力模型数据组成的第一数据序列构建统计直方图，根据各个数据在统计直方图中对应的频数进行自适应分段；根据各个子段区间的各个变换参数组合得到各个子段区间的所有一类数据以及所有二类数据；根据各个子段区间中的所有一类数据、二类数据得到各个子段区间的最优变换参数组合，根据最优变换参数组合对各个子段区间进行针对性线性变换，使线性变换前后，各个数据对应的调整频数与其在第一数据序列中的初始频数之间存在较大差异，从而破坏各个数据在原始数据中的频数信息，提高了破解难度，使水力模型数据在存储过程更加安全可靠。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。