公开(公告)号：CN119249277A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411360482.1

申请日：2024-09-26

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 吴文红 ,  张家豪 ,  康云凯 ,  盘欣宇 ,  刘鑫哲 ,  聂立俊 ,  周钰明 ,  李俊义 ,  李文龙 ,  梁朔菲

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N5/045 ,  F17D5/06

Abstract: 本发明提供了一种基于超采样数据增强和深度学习的管线漏损评估方法，获取管线特征数据，并将管线特征数据划分为数值型特征数据和属性型特征数据；将数值型特征数据处理为模式类标量，将属性型特征数据处理为属性类特征掩码；将数值型特征数据与属性型特征数据映射至统一的维度空间；组合管线特征并生成风险因素高阶交互；使用残差连接促进层间信息交流并实现风险概率映射。本发明以数据驱动模型预测结果为管线健康度评估参考依据，不需要依赖专家判断或其他人工风险等级标签；通过探讨管线风险因素之间的相互关系，利用多头注意力机制构建风险特征之间的高阶组合，克服了传统模型在识别漏损管线方面的准确性不足，显著提高了模型的性能和可靠性。

公开(公告)号：CN117522105A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311231853.1

申请日：2023-09-21

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 吴文红 ,  康云凯 ,  许月霞 ,  林自冉 ,  白雪 ,  尹建四

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明提供一种基于图节点异常检测的供水管网爆管风险预测方法。该方法包括：步骤1：根据目标供水管网的GIS数据库，构建管网空间邻接矩阵；步骤2：根据目标供水管网的检修记录，对各个管道节点标注标签，所述标签用于指示管道是否发生过爆管；步骤3：根据所述GIS数据库和所述检修记录，构建各个管道节点的特征矩阵；步骤4：根据管道节点的特征矩阵，计算管网相似性邻接矩阵；步骤5：基于GraphSAGE方法构建供水管网爆管风险预测模型，采用训练集对应的管网空间邻接矩阵和管网相似性邻接矩阵对所述供水管网爆管风险预测模型进行训练；步骤6：采用训练好的供水管网爆管风险预测模型对测试集进行预测。