【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及排水管网监测点规划，尤其涉及一种基于图论和机器学习的城市排水管网监测点优化布置方法。
技术介绍
1、随着智慧水务的发展，排水公司对管网智能分析的需求越来越大，而作为让管网“看得见”的“眼睛”，监测点位的布置对管网分析的结果有着重要的影响。但由于成本限制，不可能在排水管网的每个节点都安装监测设备，因此如何在有限的成本约束下使得监测点的布设更为合理对智慧水务的建设至关重要。
2、当前，管网监测点位的规划主要依赖于人工经验，一般的规划人员根据管网的日常运行状况来识别重要节点，比如易冒溢点、关键枢纽点等；并由专业的规划人员综合考虑管网系统的拓扑特性、排水瓶颈来确定主干管、交汇处、泵站前后等重要位置的监测点位。但受限于预算和技术条件，资源配置可能存在一定的主观性和非优化性，难以兼顾全面覆盖与重点监控的需求，且人工规划对专业人员要求较高，仅是管线的梳理与校正就需耗费巨大的精力和较长的时间。
3、针对以上问题，目前也有不少关于城市排水管网系统监测点优化布置的方法公开。例如，专利号为“cn201610849707....
【技术保护点】
1.一种基于图论和机器学习的城市排水管网监测点优化布置方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的优化布置方法，其特征在于，所述节点的点位指标还包括：流入流出此节点的管径、地块属性和项目需求指标；
3.如权利要求2所述的优化布置方法，其特征在于，所述地块属性包括商业区、住宅区以及工业区；所述项目需求指标包括优先在入流入渗严重区、管网瓶颈点和易冒溢点增加监测点的数量。
4.如权利要求1所述的优化布置方法，其特征在于，在基于排水管网的拓扑属性与管网属性构建有向图之前，所述方法还包括对管网的拓扑属性与管网属性进行校正；
...【技术特征摘要】
1.一种基于图论和机器学习的城市排水管网监测点优化布置方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的优化布置方法，其特征在于，所述节点的点位指标还包括：流入流出此节点的管径、地块属性和项目需求指标；
3.如权利要求2所述的优化布置方法，其特征在于，所述地块属性包括商业区、住宅区以及工业区；所述项目需求指标包括优先在入流入渗严重区、管网瓶颈点和易冒溢点增加监测点的数量。
4.如权利要求1所述的优化布置方法，其特征在于，在基于排水管网的拓扑属性与管网属性构建有向图之前，所述方法还包括对管网的拓扑属性与管网属性进行校正；
5.如权利要求1所述的优化布置方法，其特征在于，所述第一优化算法为遗传算法、蚁群优化算法、模拟退火算法或粒子群优化算法。
6.如权利要求5所述的优化布置方法，其特征在于，当所述第一优化算法为遗传算法时，所述使用第...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈寅杰，彭越，殷实磊，何东，苟茂华，陈雅丹，蔡艳伟，
申请(专利权)人：浙江中控信息产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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