【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及异常识别领域，具体涉及一种基于压力传感器采集频率的压力异常识别方法。
技术介绍
1、现状国内管网压力采集频率一般为5～15min/次，压力采集频率不一致。管网压力采集频率存在3方面问题，一是不同品牌压力计最高采集频率不同，统一采集频率不现实；二是一根管线不同区域或不同季节压力计采集频率不同，贸然统一频率会增加投入成本，造成治理投入成本高于降损效益；三是不同采集频率的最佳算法模型不同。因此，当前管网压力数据采集在一定程度上实现数字化，但由于采集频率不一致问题，缺乏合适的算法模型深挖数据价值，导致数据堆积，未发挥出基于数字的智能化管理功能。因此，需要充分考虑压力的采集频率和压力监测点众多等问题，将管网压力数据的日波动、季节性与采集频率结合更好的提升模型的精度和泛化能力。
2、现有技术中提出基于数据驱动的压力异常识别单一模型一般以关联压力计数据、流量数据、管道长度等与供水管网相关数据为特征量作为输入值，带入到支持向量机(svm)、随机森林(rf)、bp(反向传播网络)、长时间序列模型(informer)等大数据算法模...
【技术保护点】
1.一种基于压力传感器采集频率的压力异常识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于压力传感器采集频率的压力异常识别方法，其特征在于，所述S3中单一模型构建包括CNN模型构建、LSTM模型构建以及Informer模型构建。
3.根据权利要求2所述的基于压力传感器采集频率的压力异常识别方法，其特征在于，所述CNN模型构建具体方式为：
4.根据权利要求2所述的基于压力传感器采集频率的压力异常识别方法，其特征在于，所述Informer模型构建包括如下方式：
5.根据权利要求2所述的基于压力传感器采集频率的...
【技术特征摘要】
1.一种基于压力传感器采集频率的压力异常识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于压力传感器采集频率的压力异常识别方法，其特征在于，所述s3中单一模型构建包括cnn模型构建、lstm模型构建以及informer模型构建。
3.根据权利要求2所述的基于压力传感器采集频率的压力异常识别方法，其特征在于，所述cnn模型构建具体方式为：
4.根据权利要求2所述的基于压力传感器采集频率的压力异常识别方法，其特征在于，所述informer模型构建包括如下方式：
5....
【专利技术属性】
技术研发人员：贾玲，张立影，杜军凯，仇亚琴，游进军，牛存稳，郝春沣，曹引，林鹏飞，姚懿真，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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