本公开的实施例公开了供水管网的管段破损预测方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取待检测管段数据；将上述待检测管段数据导入预先训练的管段破损预测模型，得到对应上述待检测管段数据的第一预测结果和第二预测结果；获取上述第一子模型的第一预测结果与第二子模型的第二预测结果的匹配结果，根据匹配结果得到上述待检测管段数据对应的管段破损预测结果。该实施方式提高了管段破损预测结果的预测准确性和可靠性。管段破损预测结果的预测准确性和可靠性。管段破损预测结果的预测准确性和可靠性。
【技术实现步骤摘要】
供水管网的管段破损预测方法、装置、电子设备和介质
[0001]本公开的实施例涉及供水
，具体涉及供水管网的管段破损预测方法、装置、电子设备和介质。
技术介绍
[0002]供水管网是连接水厂和用户的生命线，其状态影响着水量、水质、水压，是供水系统的关键环节。现有对供水管网风险评估方法主要有：人工经验、风险评价分析方法和爆管分析方法。其中，人工经验和风险评价分析方法过于依赖人的主观判断，结果不够全面和准确；爆管分析方法对对数据基础和信息化程度、操作人员要求较高，在硬件和软件基础较落后的水司难以有效广泛应用。
技术实现思路
[0003]本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0004]本公开的一些实施例提出了供水管网的管段破损预测方法、装置、电子设备和介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。
[0005]第一方面，本公开的一些实施例提供了一种供水管网的管段破损预测方法，该方法，包括：获取待检测管段数据；将上述待检测管段数据导入预先训练的管段破损预测模型，得到对应上述待检测管段数据的第一预测结果和第二预测结果，上述管段破损预测模型包括第一子模型和第二子模型，上述第一子模型输出第一预测结果，上述第二子模型输出第二预测结果；获取上述第一子模型的第一预测结果与第二子模型的第二预测结果的匹配结果，根据匹配结果得到上述待检测管段数据对应的管段破损预测结果。
[0006]第二方面，本公开的一些实施例提供了一种供水管网的管段破损预测装置，该装置包括：信息获取单元，被配置成获取待检测管段数据；预测结果获取单元，被配置成将上述待检测管段数据导入预先训练的管段破损预测模型，得到对应上述待检测管段数据的第一预测结果和第二预测结果，上述管段破损预测模型包括第一子模型和第二子模型，上述第一子模型输出第一预测结果，上述第二子模型输出第二预测结果；管段破损预测结果获取单元，被配置成获取上述第一子模型的第一预测结果与第二子模型的第二预测结果的匹配结果，根据匹配结果得到上述待检测管段数据对应的管段破损预测结果。
[0007]第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
[0008]第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
[0009]本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的供水
管网的管段破损预测方法得到的管段破损预测结果，管段破损预测结果的准确性有所提高。具体来说，造成管段破损预测结果准确性不高的原因在于：现有管段的评价方法主观性强，数据处理要求高。基于此，本公开的一些实施例的供水管网的管段破损预测方法在获取到待检测管段数据后，通过预先训练的管段破损预测模型的第一子模型和第二子模型分别得到第一预测结果和第二预测结果。如此，通过两种方式对待检测管段数据进行预测，提高了预测的多样性和可靠性。之后，再对第一预测结果和第二预测结果进行匹配，并根据匹配结果输出管段破损预测结果。如此，提高了管段破损预测结果的预测准确性和可靠性。
附图说明
[0010]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
[0011]图1是本公开的一些实施例的供水管网的管段破损预测方法的应用场景的示意图；
[0012]图2是根据本公开的供水管网的管段破损预测方法的一些实施例的流程图；
[0013]图3是根据本公开的供水管网的管段破损预测方法的另一些实施例的流程图；
[0014]图4是根据本公开的供水管网的管段破损预测方法的又一些实施例的流程图；
[0015]图5是根据本公开的供水管网的管段破损预测装置的一些实施例的结构示意图；
[0016]图6是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0017]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0018]另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0019]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0020]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
[0021]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
[0022]下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
[0023]图1是根据本公开一些实施例的供水管网的管段破损预测方法的一个应用场景的示意图。
[0024]如图1所示，服务器101可以获取供水管网102的待检测管段数据。其中，供水管网102由管段(供水管网102中的黑色线段)组成，待检测管段数据为尚未破损的管段的管段数据。服务器101可以将接收到的待检测管段数据导入预先训练的管段破损预测模型，得到对
应上述待检测管段数据的预测结果。管段破损预测模型用于表征待检测管段数据对应的管段在预设时间内发生破损的概率。管段破损预测模型包括第一子模型和第二子模型，第一子模型输出结果为破损或不破损，第二子模型输出结果为破损概率；预设时间根据需要可以是1年或1个月等。当第一子模型的第一输出结果与第二子模型的第二输出结果的匹配结果为匹配时(例如，第一子模型输出结果为破损，且第二子模型输出的破损概率大于50％；第一子模型输出结果为不破损，且第二子模型输出的破损概率小于等于50％)，服务器101输出管段破损预测方法；当匹配结果为不匹配时，对第一子模型的结果进行调整，得到上述待检测管段数据对应的管段破损预测结果。例如，第一子模型输出结果为破损，且第二子模型输出的破损概率小于等于50％，则服务器101可以将第一子模型输出结果修改为不破损；第一子模型输出结果为不破损，且第二子模型输出的破损概率大于50本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种供水管网的管段破损预测方法，包括：获取待检测管段数据；将所述待检测管段数据导入预先训练的管段破损预测模型，得到对应所述待检测管段数据的第一预测结果和第二预测结果，所述管段破损预测模型包括第一子模型和第二子模型，所述第一子模型输出第一预测结果，所述第二子模型输出第二预测结果；获取所述第一子模型的第一预测结果与第二子模型的第二预测结果的匹配结果，根据匹配结果得到所述待检测管段数据对应的管段破损预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述管段破损预测模型通过以下步骤训练得到：获取多个样本管段数据和所述多个样本管段数据中每个样本管段数据对应的样本破损数据；将所述多个样本管段数据中每个样本管段数据作为输入，将所述多个样本管段数据中每个样本管段数据对应的样本破损数据作为输出，训练得到管段破损预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述获取多个样本管段数据，包括：基于多个管段，确定多个管段参数之间的多个权重，所述管段参数包括：管长、管径、管材、管龄、运行时间、维修次数、平均压力；基于所述多个权重确定对应所述多个管段的多个样本管段数据。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述确定多个管段参数之间的多个权重，包括：对于所述多个管段中的管段，获取该管段的管段参数；将所述管段参数划分为多个固定参数和多个变动参数；基于所述多个固定参数确定多个变动参数之间的相关性；基于所述相关性计算所述多个管段参数之间的多个权重。5.一种供水管网的管段破损预测装置，包括：信息获取单元，被配置成获取待检测管段数据；预测结果获取单元，被配置成将所述待检测管段数据导入预先训练的管段破损预测模型，得到对应所述待检测管段数据的第一预测结果和第二预测结果，所述管段破损预测模型包括第一子模型和第二子模型，所述第一子模型输出第一预测结果，所述第二子模型输出第...
【专利技术属性】
技术研发人员：张绚绚，李晓敏，李鑫玮，从建松，
申请(专利权)人：北控水务中国投资有限公司，
类型：发明
国别省市：
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