【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及供水管网领域。更具体地，本专利技术涉及基于多模态机器学习的供水管网爆管预警分析方法及系统。
技术介绍
1、供水管网是城市基础设施的重要组成部分，负责将清洁的水资源输送到千家万户以及工业、农业等各个领域。随着城市化进程的加快，供水管网的规模日益庞大，其安全稳定运行对于保障人民生活和城市发展具有至关重要的意义。然而，供水管网在实际运行中面临着诸多挑战，其中最为严峻的问题之一便是管网爆管，爆管事故不仅会导致水资源的大量浪费，还可能引发交通中断、环境污染甚至人员伤亡等严重后果。随着大数据和人工智能技术的发展，基于机器学习的供水管网监控方法逐渐成为研究的热点。机器学习方法能够处理和分析大量的数据，发现数据之间的复杂关系，从而提供更为精准的预测和决策支持。
2、现有公开号为cn118053531a的中国专利申请文件公开了一种医学检验临床数据智能管理方法及系统，利用显著性检测算法计算数据的显著性值，结合待分析指标数据和参考指标数据计算每个待分析指标数据的噪声可能性，进而计算待分析指标数据的置信突变程度，用于对预设显著性阈值进...
【技术保护点】
1.基于多模态机器学习的供水管网爆管预警分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态机器学习的供水管网爆管预警分析方法，其特征在于，所述基于预设分段规则按照多个尺度对水压序列进行分段包括：
3.根据权利要求1所述的基于多模态机器学习的供水管网爆管预警分析方法，其特征在于，所述异常程度满足关系式：
4.根据权利要求3所述的基于多模态机器学习的供水管网爆管预警分析方法，其特征在于，所述差值异号的个数表示：
5.根据权利要求1所述的基于多模态机器学习的供水管网爆管预警分析方法，其特征在于，所述相关性满足关系
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【技术特征摘要】
1.基于多模态机器学习的供水管网爆管预警分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态机器学习的供水管网爆管预警分析方法，其特征在于，所述基于预设分段规则按照多个尺度对水压序列进行分段包括：
3.根据权利要求1所述的基于多模态机器学习的供水管网爆管预警分析方法，其特征在于，所述异常程度满足关系式：
4.根据权利要求3所述的基于多模态机器学习的供水管网爆管预警分析方法，其特征在于，所述差值异号的个数表示：
5.根据权利要求1所述的基于多模态机器...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴芳，张书军，颜继雄，张慧连，王志荣，李恒，
申请(专利权)人：广州华工信元通信技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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