【摘 要】
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传统的供水管网检漏方式存在效率低、准确率差的缺陷.应用双向LSTM(Bi-LSTM)神经网络可以很好地分析管网漏损时节点水压的变化规律,实现快速准确的漏损定位.先创建基于EPANET
【机 构】
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青岛理工大学信息与控制工程学院,山东青岛266033
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传统的供水管网检漏方式存在效率低、准确率差的缺陷.应用双向LSTM(Bi-LSTM)神经网络可以很好地分析管网漏损时节点水压的变化规律,实现快速准确的漏损定位.先创建基于EPANET平台的管网水力模型,在该模型上进行管网节点漏损模拟及各时间点节点水压的获取,然后采用Bi-LSTM进行分析,最终得到漏损节点位置及各个漏损节点发生漏损的概率.试验结果表明,基于Bi-STM神经网络的供水管网漏损定位模型的准确率为88.54％,对供水管网漏损节点定位有较好的效果.
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