本发明专利技术属于管网管理技术领域。提供了一种基于机器学习的供水管网健康状态评估方法，包括：确定需要进行健康评估的目标区域的供水管网，获取供水管网的多组供水数据；将多组供水数据整合为目标供水数据，使用卷积网络对目标供水数据进行特征提取，获得第一供水特征；使用机器学习模型对第一供水特征进行分析处理，获得目标区域的供水管网的健康评估值，根据健康评估值确定目标区域的供水管网的健康状态等级。本发明专利技术可高效、准确的对管网健康状态进行评估。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及管网管理，具体而言，涉及一种基于机器学习的供水管网健康状态评估方法。
技术介绍
1、供水管网作为城市基础设施的重要组成部分，其安全、高效运行对人民正常生活、发展生产具有重要保障作用。目前，我国城市供水管网存在管线老化严重、维护难度大、管理水平落后、维护管理不力等问题，导致破损事故多发，影响供水系统的服务水平。这不仅浪费大量优质水资源，增加供水成本；还可能引发地下公共设施损坏，妨碍交通，破坏市民生活和生产秩序。因此，对供水管网进行有效、可行的健康状态评估是十分必要的。
2、现有的供水管网健康状态评估方式主要是通过人力巡检来实现，评估方式也基本是基于人为设定的规则，在评估效率和准确性方面都存在较多需要改进的地方。
技术实现思路
1、对此，本专利技术提供了一种基于机器学习的供水管网健康状态评估方法、电子设备、计算机存储介质及计算机程序产品，以解决上述技术问题。
2、本专利技术公开了一种基于机器学习的供水管网健康状态评估方法，所述方法包括如下步骤：
>3、确定需要进行健本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的供水管网健康状态评估方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的供水管网健康状态评估方法，其特征在于：所述确定需要进行健康评估的目标区域的供水管网，获取所述供水管网的多组供水数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的供水管网健康状态评估方法，其特征在于：所述使用卷积网络对所述目标供水数据进行特征提取，获得第一供水特征，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的供水管网健康状态评估方法，其特征在于：所述使用机器学习模型对所述第一供水特征进行分析处理，获得目标区域的供水管网...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的供水管网健康状态评估方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的供水管网健康状态评估方法，其特征在于：所述确定需要进行健康评估的目标区域的供水管网，获取所述供水管网的多组供水数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的供水管网健康状态评估方法，其特征在于：所述使用卷积网络对所述目标供水数据进行特征提取，获得第一供水特征，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的供水管网健康状态评估方法，其特征在于：所述使用机器学习模型对所述第一供水特征进行分析处理，获得目标区域的供水管网的健康评估值，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习的供水管网健康状态评估方法，其特征在于：对所述机器学习模型进行预训练，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于机器学...
【专利技术属性】
技术研发人员：王东，梁娟，陈琦涛，甘胜华，徐世昭，田威，李佳萌，周冰依，华逸忱，
申请(专利权)人：杭州市水务集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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