一种基于聚类和深度信念网络的漏损初定位方法
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摘要
本发明公开了一种基于聚类和深度信念网络的漏损初定位方法。本发明首先计算获得管网监测点敏感度系数矩阵。其次基于K‑means聚类将管网分成若干漏损区域，并利用水力仿真软件生成漏损样本。然后建立并训练基于深度信念网络的漏损区域辨识模型。最后根据实测压力数据辨识漏损区域。本发明克服了建模时漏损样本稀缺问题，实现在渗漏初期就能快速定位漏损区域,具有较高的辨识精度和较强的可操作性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于聚类和深度信念网络的漏损初定位方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN108647470A
申请号 ：
CN201810527186.4
公开（公告）日 ：
2018-10-12
申请日 ：
2018-05-29
授权号 ：
CN108647470B
授权日 ：
2022-05-31
发明人 ：
徐哲黄兴李玉全陈晖何必仕
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 ：
杭州千克知识产权代理有限公司
代理人 ：
周希良
优先权 ：
CN201810527186.4
主分类号 ：
G06F17/50
IPC分类号 ：
G06F17/50 G06N3/04 G06N3/08 F17D5/02
法律状态
2022-05-31 ：
授权
2018-11-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 17/50
申请日 : 20180529
申请日 : 20180529
2018-10-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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