[发明专利]基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法及其装置

说明书

本发明公开了一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法，包括以下步骤：对供水管网压力数据进行采集，将采集的供水数据分为训练样本和测试样本；将各个样本归一化，归一化后的训练样本输入到卷积神经网络模型中进行训练，得到卷积神经网络模型，归一化后的测试样本对卷积神经网络模型进行测试，保存训练好的卷积神经网络模型；实时数据归一化后输入到训练好的卷积神经网络模型中，通过训练好的卷积神经网络模型来得到预测结果；将预测结果对比标签索引，判断漏损。本发明还公开一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位装置。本发明通过卷积和池化操作减少了数据中的噪声点，提取了每类型数据中的特殊特征，使得预测更加准确。

技术领域

本发明涉及涉及市政给水管网领域，特别涉及基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法及其装置。

背景技术

市政供水管网是保证一个城市经济发展和生活水平的重要基础设施，是城市生存和发展的生命线。但是由于用水量的不断扩大和管网使用年限的增长，缺乏现代化、智能化、理论化的市政供水管网管理系统，市政供水管网逐渐暴露出较大范围的漏损情况，如不及时处理，会造成水资源的浪费和经济损失。

随着科技水平的发展及对供水要求的不断提高，建立给水管网系统模型解决给水管网漏损定位问题在供水行业已迫在眉睫，其中如何准确定位漏损点是解决管网漏损问题的关键。利用给水管网系统模型，结合管网各区域长时间压力参数的变化，实现给水管网漏损事故预测与快速定位的研究被广泛推广。

在传统的漏损定位方法中，通过听音法，区域检漏法等方法耗时耗力。

专利申请201810393876.5公开了一种水管网漏损定位方法及装置，通过通过在供水管网中各监测点安装压力传感器，采集得到压力数据；利用压力数据值构建水管网压力数据有序数据集，通过归一化处理后得到各压力传感器节点特征矩阵数据；利用训练样本对PSO算法优化的BP神经网络进行训练，再利用测试样本测试训练好的网络得到实际输出；通过将网络实际输出与期望输出进行比较，判断是否发生漏损以及发生漏损的漏损点位置。该技术方式的实现基于BP神经网络，周所众知，BP神经网络存在以下不足：其一，权值太多，需要很多样本去训练，计算困难；其二，边缘过渡不平滑，导致计算结果存在较大的偏差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于如何通过卷积和池化操作减少了数据中的噪声点，提取了每类型数据中的特殊特征，使得预测更加准确；同时也解决了多点漏损定位较难的问题。

本发明通过以下技术手段实现解决上述技术问题的：一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法，包括以下步骤：

步骤一、对供水管网压力数据进行采集，将所采集的所述供水管网压力数据分为训练样本和测试样本；

步骤二、将所述训练样本和所述测试样本进行归一化；

步骤三、将归一化处理后的训练样本输入到卷积神经网络模型中进行训练，得到卷积神经网络模型，利用归一化后的测试样本对卷积神经网络模型进行测试，并保存训练好的卷积神经网络模型；

步骤四、管网采集的实时数据归一化后输入到训练好的卷积神经网络模型中，通过训练好的卷积神经网络模型来得到预测结果；

步骤五、将预测结果与标签索引进行比较，判断漏损点个数和位置。

优选地，所述对供水管网压力数据进行采集，将所采集的所述分为训练样本和测试样本，具体包括以下步骤：

对供水管网压力数据按类型进行采集，包括正常数据、单点漏损和多点漏损数据，给每条数据按类型的不同打上不同的标签；将打上标签的数据分为训练样本和测试样本。

优选地，每条数据的数据格式为{a₁a₂a₃。。。a_j}，j表示第j个传感器采集的数据；