[发明专利]一种基于深度神经网络模型的给水管网泄漏定位方法在审
| 申请号： | 202011457649.8 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112610903A | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 吴晓璇;王晓峰;陈圣兵;张琛 | 申请（专利权）人： | 合肥学院 |
| 主分类号： | F17D5/02 | 分类号： | F17D5/02;F17D5/06 |
| 代理公司： | 合肥维可专利代理事务所(普通合伙) 34135 | 代理人： | 吴明华 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度神经网络模型的给水管网泄漏定位方法，包括利用计算机管网平差软件获得待测给水管网所有节点在各用水期正常状态下的压力值或流量值；利用模糊C‑均值聚类融合算法选取监测点；利用计算机管网平差软件确定模拟泄漏点与各监测点的距离，获得各监测点在各用水期模拟泄漏状态下的压力值或流量值；计算得到各监测点在各用水期模拟泄漏状态下的压力或流量变化率；构建深度神经网络模型，并对构建的深度神经网络模型进行训练；利用训练好的深度神经网络模型对待测给水管网中的泄漏点进行定位。本发明通过观测有限监测点的压力或流量变化能够实现对泄漏点的准确定位，具有较强的理论和现实意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 模型 给水 管网 泄漏 定位 方法 | ||
【主权项】：
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