本發(fā)明涉及市政管道檢測(cè)，具體為一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法。

背景技術(shù)：

1、隨著城市化進(jìn)程的加速和極端天氣事件的增多，城市污水管網(wǎng)面臨的運(yùn)行壓力不斷增大，滿管運(yùn)行和溢流問題時(shí)有發(fā)生，對(duì)城市排水系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和環(huán)境保護(hù)構(gòu)成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的污水管網(wǎng)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)多采用基于靜態(tài)閾值的簡(jiǎn)單規(guī)則方法，這種方法通常依賴固定的經(jīng)驗(yàn)值設(shè)定預(yù)警閾值，未能充分考慮到實(shí)際運(yùn)行環(huán)境的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)變化，導(dǎo)致在遇到突發(fā)性事件或運(yùn)行條件變化時(shí)，容易出現(xiàn)誤報(bào)、漏報(bào)等現(xiàn)象，無法及時(shí)有效地預(yù)警滿管風(fēng)險(xiǎn)。此外，傳統(tǒng)的預(yù)警方法對(duì)氣象因素的考慮較為不足，尤其在極端天氣（如暴雨、臺(tái)風(fēng)）條件下，系統(tǒng)難以準(zhǔn)確評(píng)估氣象變化對(duì)管網(wǎng)運(yùn)行的影響，從而影響了預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。

2、現(xiàn)有技術(shù)中的異常檢測(cè)多采用簡(jiǎn)單的閾值判斷或規(guī)則匹配方法，對(duì)于復(fù)雜多變的污水管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，這些方法往往無法準(zhǔn)確識(shí)別出潛在的運(yùn)行異常狀態(tài)，特別是對(duì)于非法排放、管道堵塞等非典型事件的檢測(cè)效果較差，嚴(yán)重影響了預(yù)警系統(tǒng)的智能化水平和實(shí)用性。傳統(tǒng)方法在處理多源數(shù)據(jù)融合時(shí)，缺乏有效的算法支持，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和復(fù)雜交互關(guān)系無法得到充分利用，導(dǎo)致預(yù)警分析結(jié)果偏差較大。此外，現(xiàn)有技術(shù)在多變量建模過程中容易出現(xiàn)過擬合問題，使得模型在面對(duì)新數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)不佳，降低了預(yù)警系統(tǒng)的穩(wěn)健性和適應(yīng)性。

3、為此，本領(lǐng)域技術(shù)人員提供一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法，解決了現(xiàn)有預(yù)警分析方法在使用過程中準(zhǔn)確性與適應(yīng)性較差的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法，包括以下步驟：

3、s1、在污水管網(wǎng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)布設(shè)傳感器，采集污水管網(wǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括流量、液位和壓力數(shù)據(jù)；

4、s2、獲取實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，包括降雨量、降雨強(qiáng)度和其他相關(guān)氣象因素；

5、s3、對(duì)采集的污水管網(wǎng)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理；

6、s4、基于多變量回歸分析，建立流量、液位與滿管風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系模型；

7、s5、使用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)未來的流量和液位趨勢(shì)；

8、s6、根據(jù)所述時(shí)序預(yù)測(cè)結(jié)果和自適應(yīng)算法對(duì)滿管預(yù)警閾值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整；

9、s7、融合實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，采用深度學(xué)習(xí)模型建立氣象對(duì)污水管網(wǎng)影響的非線性模型；

10、s8、結(jié)合動(dòng)態(tài)調(diào)整的閾值與氣象影響預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算最終預(yù)警參數(shù)；

11、s9、對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，利用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法識(shí)別污水管網(wǎng)中的異常運(yùn)行狀態(tài)。

12、優(yōu)選的，步驟s4中的多變量回歸分析建立的關(guān)系模型為：

13、

14、其中，為滿管風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，為不同監(jiān)測(cè)點(diǎn)的流量，為不同監(jiān)測(cè)點(diǎn)的液位，為不同監(jiān)測(cè)點(diǎn)的壓力，、、為模型參數(shù)，通過擬合滿管運(yùn)行條件下的歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化得到。

15、優(yōu)選的，步驟s5中的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè)的具體模型為：

16、

17、其中，為預(yù)測(cè)的下一時(shí)刻流量或液位，用于滿管狀態(tài)預(yù)測(cè)；為當(dāng)前隱藏狀態(tài)，反映管網(wǎng)當(dāng)前運(yùn)行態(tài)勢(shì)；為當(dāng)前輸入，代表實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，、為權(quán)重矩陣，為偏置項(xiàng)，為激活函數(shù)。

18、優(yōu)選的，步驟s6中對(duì)滿管預(yù)警閾值的動(dòng)態(tài)調(diào)整采用自適應(yīng)算法，其調(diào)整公式為：

19、

20、其中，為動(dòng)態(tài)調(diào)整后的預(yù)警閾值，反映了對(duì)滿管預(yù)警的實(shí)時(shí)響應(yīng)；為基礎(chǔ)閾值；為調(diào)節(jié)因子，調(diào)整幅度以匹配管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的變化；為預(yù)測(cè)與當(dāng)前值的差異，直接影響滿管風(fēng)險(xiǎn)。

21、優(yōu)選的，步驟s7中的深度學(xué)習(xí)模型采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的混合模型，具體用于計(jì)算氣象對(duì)滿管風(fēng)險(xiǎn)的修正，表達(dá)式為：

22、

23、

24、其中，為氣象影響修正系數(shù)，用于修正滿管預(yù)警閾值；、為模型權(quán)重，體現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)對(duì)污水管網(wǎng)負(fù)載能力的影響。

25、優(yōu)選的，步驟s8中最終預(yù)警參數(shù)的計(jì)算公式為：

26、

27、其中，為最終預(yù)警閾值，直接用于滿管預(yù)警觸發(fā)；為調(diào)整權(quán)重，控制氣象修正對(duì)閾值的影響范圍；為放大因子，調(diào)節(jié)閾值響應(yīng)的敏感度。

28、優(yōu)選的，其中多變量回歸分析的模型參數(shù)通過擬合滿管運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)，采用最小二乘法和正則化優(yōu)化得到，目標(biāo)函數(shù)為：

29、

30、其中，為樣本數(shù)，為模型預(yù)測(cè)的滿管風(fēng)險(xiǎn)，為正則化參數(shù)，控制模型復(fù)雜度，防止過擬合。

31、優(yōu)選的，所述步驟s9中異常運(yùn)行狀態(tài)的識(shí)別采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法孤立森林，其異常檢測(cè)評(píng)分函數(shù)為：

32、

33、其中，為異常評(píng)分，較低的評(píng)分值提示可能的滿管風(fēng)險(xiǎn)；為數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均路徑長(zhǎng)度，反映了污水管網(wǎng)的運(yùn)行異常程度。

34、優(yōu)選的，所述lstm模型的損失函數(shù)為加權(quán)均方誤差，其計(jì)算式為：

35、

36、其中，為樣本權(quán)重，通過與滿管風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的異常評(píng)分s反向調(diào)整，以增強(qiáng)模型對(duì)滿管事件的敏感性。

37、優(yōu)選的，其中預(yù)警閾值超過實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)滿管預(yù)警信號(hào)，并啟動(dòng)對(duì)應(yīng)的應(yīng)急響應(yīng)方案，以防止污水溢流和環(huán)境污染。

38、本發(fā)明提供了一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法。具備以下有益效果：

39、1、本發(fā)明通過長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè)，結(jié)合自適應(yīng)算法動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)警閾值，使得系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)污水管網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)變化，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)未來的流量和液位趨勢(shì)，從而顯著提高了預(yù)警的準(zhǔn)確性和對(duì)突發(fā)性滿管風(fēng)險(xiǎn)的響應(yīng)速度。

40、2、本發(fā)明采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與lstm的混合模型，將實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)的非線性影響納入滿管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，并通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法孤立森林實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合分析和智能異常檢測(cè)，有效識(shí)別管網(wǎng)運(yùn)行中的異常狀態(tài)，尤其在極端天氣條件下顯著提升了預(yù)警系統(tǒng)的精準(zhǔn)度和可靠性。

41、3、本發(fā)明引入正則化技術(shù)優(yōu)化多變量回歸分析模型，防止過擬合現(xiàn)象，結(jié)合多維度數(shù)據(jù)的綜合分析和實(shí)時(shí)調(diào)整，系統(tǒng)能夠自動(dòng)適應(yīng)復(fù)雜多變的運(yùn)行環(huán)境，確保預(yù)警分析結(jié)果的穩(wěn)健性和一致性，從而為城市排水系統(tǒng)的高效管理和安全運(yùn)行提供了可靠的技術(shù)支持。

技術(shù)特征：

1.一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法，其特征在于，步驟s4中的多變量回歸分析建立的關(guān)系模型為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法，其特征在于，步驟s5中的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè)的具體模型為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法，其特征在于，步驟s6中對(duì)滿管預(yù)警閾值的動(dòng)態(tài)調(diào)整采用自適應(yīng)算法，其調(diào)整公式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法，其特征在于，步驟s7中的深度學(xué)習(xí)模型采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的混合模型，具體用于計(jì)算氣象對(duì)滿管風(fēng)險(xiǎn)的修正，表達(dá)式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法，其特征在于，步驟s8中最終預(yù)警參數(shù)的計(jì)算公式為：

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法，其特征在于，其中多變量回歸分析的模型參數(shù)通過擬合滿管運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)，采用最小二乘法和正則化優(yōu)化得到，目標(biāo)函數(shù)為：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法，其特征在于，所述步驟s9中異常運(yùn)行狀態(tài)的識(shí)別采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法孤立森林，其異常檢測(cè)評(píng)分函數(shù)為：

9.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法，其特征在于，所述lstm模型的損失函數(shù)為加權(quán)均方誤差，其計(jì)算式為：

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法，其特征在于，其中預(yù)警閾值超過實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)滿管預(yù)警信號(hào)，并啟動(dòng)對(duì)應(yīng)的應(yīng)急響應(yīng)方案，以防止污水溢流和環(huán)境污染。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及市政管道檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種污水管網(wǎng)的滿管運(yùn)行預(yù)警分析方法，包括以下步驟：S1、在污水管網(wǎng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)布設(shè)傳感器，采集污水管網(wǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；S2、獲取實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，包括降雨量、降雨強(qiáng)度和其他相關(guān)氣象因素；S3、對(duì)采集的污水管網(wǎng)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理；S4、基于多變量回歸分析，建立流量、液位與滿管風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系模型；S5、使用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)未來的流量和液位趨勢(shì)。通過長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè)，結(jié)合自適應(yīng)算法動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)警閾值，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)響應(yīng)污水管網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)變化，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)未來的流量和液位趨勢(shì)，提高了預(yù)警的準(zhǔn)確性和對(duì)突發(fā)性滿管風(fēng)險(xiǎn)的響應(yīng)速度。

技術(shù)研發(fā)人員：魏卿,徐祖信,尹海龍,陳詠琪,張慧瑾,謝一凡
受保護(hù)的技術(shù)使用者：同濟(jì)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23