一种污水管网的满管运行预警分析方法

本发明涉及市政管道检测，具体为一种污水管网的满管运行预警分析方法。

背景技术：

1、随着城市化进程的加速和极端天气事件的增多，城市污水管网面临的运行压力不断增大，满管运行和溢流问题时有发生，对城市排水系统的稳定运行和环境保护构成了严峻挑战。现有的污水管网监测与预警系统多采用基于静态阈值的简单规则方法，这种方法通常依赖固定的经验值设定预警阈值，未能充分考虑到实际运行环境的复杂性和动态变化，导致在遇到突发性事件或运行条件变化时，容易出现误报、漏报等现象，无法及时有效地预警满管风险。此外，传统的预警方法对气象因素的考虑较为不足，尤其在极端天气（如暴雨、台风）条件下，系统难以准确评估气象变化对管网运行的影响，从而影响了预警的准确性和可靠性。

2、现有技术中的异常检测多采用简单的阈值判断或规则匹配方法，对于复杂多变的污水管网运行数据，这些方法往往无法准确识别出潜在的运行异常状态，特别是对于非法排放、管道堵塞等非典型事件的检测效果较差，严重影响了预警系统的智能化水平和实用性。传统方法在处理多源数据融合时，缺乏有效的算法支持，数据之间的关联性和复杂交互关系无法得到充分利用，导致预警分析结果偏差较大。此外，现有技术在多变量建模过程中容易出现过拟合问题，使得模型在面对新数据时表现不佳，降低了预警系统的稳健性和适应性。

3、为此，本领域技术人员提供一种污水管网的满管运行预警分析方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种污水管网的满管运行预警分析方法，解决了现有预警分析方法在使用过程中准确性与适应性较差的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种污水管网的满管运行预警分析方法，包括以下步骤：

3、s1、在污水管网的关键节点布设传感器，采集污水管网的实时运行数据，包括流量、液位和压力数据；

4、s2、获取实时气象数据，包括降雨量、降雨强度和其他相关气象因素；

5、s3、对采集的污水管网数据和气象数据进行数据清洗和标准化处理；

6、s4、基于多变量回归分析，建立流量、液位与满管风险之间的关系模型；

7、s5、使用长短期记忆网络进行时序预测，预测未来的流量和液位趋势；

8、s6、根据所述时序预测结果和自适应算法对满管预警阈值进行动态调整；

9、s7、融合实时气象数据，采用深度学习模型建立气象对污水管网影响的非线性模型；

10、s8、结合动态调整的阈值与气象影响预测结果，计算最终预警参数；

11、s9、对多源数据进行融合分析，利用无监督学习算法识别污水管网中的异常运行状态。

12、优选的，步骤s4中的多变量回归分析建立的关系模型为：

13、

14、其中，为满管风险指数，为不同监测点的流量，为不同监测点的液位，为不同监测点的压力，、、为模型参数，通过拟合满管运行条件下的历史数据优化得到。

15、优选的，步骤s5中的长短期记忆网络进行时序预测的具体模型为：

16、

17、其中，为预测的下一时刻流量或液位，用于满管状态预测；为当前隐藏状态，反映管网当前运行态势；为当前输入，代表实时监测数据，、为权重矩阵，为偏置项，为激活函数。

18、优选的，步骤s6中对满管预警阈值的动态调整采用自适应算法，其调整公式为：

19、

20、其中，为动态调整后的预警阈值，反映了对满管预警的实时响应；为基础阈值；为调节因子，调整幅度以匹配管网运行状态的变化；为预测与当前值的差异，直接影响满管风险。

21、优选的，步骤s7中的深度学习模型采用卷积神经网络与长短期记忆网络的混合模型，具体用于计算气象对满管风险的修正，表达式为：

22、

23、

24、其中，为气象影响修正系数，用于修正满管预警阈值；、为模型权重，体现气象数据对污水管网负载能力的影响。

25、优选的，步骤s8中最终预警参数的计算公式为：

26、

27、其中，为最终预警阈值，直接用于满管预警触发；为调整权重，控制气象修正对阈值的影响范围；为放大因子，调节阈值响应的敏感度。

28、优选的，其中多变量回归分析的模型参数通过拟合满管运行的历史数据，采用最小二乘法和正则化优化得到，目标函数为：

29、

30、其中，为样本数，为模型预测的满管风险，为正则化参数，控制模型复杂度，防止过拟合。

31、优选的，所述步骤s9中异常运行状态的识别采用无监督学习算法孤立森林，其异常检测评分函数为：

32、

33、其中，为异常评分，较低的评分值提示可能的满管风险；为数据点的平均路径长度，反映了污水管网的运行异常程度。

34、优选的，所述lstm模型的损失函数为加权均方误差，其计算式为：

35、

36、其中，为样本权重，通过与满管风险相关的异常评分s反向调整，以增强模型对满管事件的敏感性。

37、优选的，其中预警阈值超过实际监测数据时，系统自动触发满管预警信号，并启动对应的应急响应方案，以防止污水溢流和环境污染。

38、本发明提供了一种污水管网的满管运行预警分析方法。具备以下有益效果：

39、1、本发明通过长短期记忆网络进行时序预测，结合自适应算法动态调整预警阈值，使得系统能够实时响应污水管网的运行状态变化，精准预测未来的流量和液位趋势，从而显著提高了预警的准确性和对突发性满管风险的响应速度。

40、2、本发明采用卷积神经网络与lstm的混合模型，将实时气象数据的非线性影响纳入满管风险评估中，并通过无监督学习算法孤立森林实现多源数据融合分析和智能异常检测，有效识别管网运行中的异常状态，尤其在极端天气条件下显著提升了预警系统的精准度和可靠性。

41、3、本发明引入正则化技术优化多变量回归分析模型，防止过拟合现象，结合多维度数据的综合分析和实时调整，系统能够自动适应复杂多变的运行环境，确保预警分析结果的稳健性和一致性，从而为城市排水系统的高效管理和安全运行提供了可靠的技术支持。

技术特征：

1.一种污水管网的满管运行预警分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种污水管网的满管运行预警分析方法，其特征在于，步骤s4中的多变量回归分析建立的关系模型为：

3.根据权利要求1所述的一种污水管网的满管运行预警分析方法，其特征在于，步骤s5中的长短期记忆网络进行时序预测的具体模型为：

4.根据权利要求1所述的一种污水管网的满管运行预警分析方法，其特征在于，步骤s6中对满管预警阈值的动态调整采用自适应算法，其调整公式为：

5.根据权利要求1所述的一种污水管网的满管运行预警分析方法，其特征在于，步骤s7中的深度学习模型采用卷积神经网络与长短期记忆网络的混合模型，具体用于计算气象对满管风险的修正，表达式为：

6.根据权利要求1所述的一种污水管网的满管运行预警分析方法，其特征在于，步骤s8中最终预警参数的计算公式为：

7.根据权利要求2所述的一种污水管网的满管运行预警分析方法，其特征在于，其中多变量回归分析的模型参数通过拟合满管运行的历史数据，采用最小二乘法和正则化优化得到，目标函数为：

8.根据权利要求1所述的一种污水管网的满管运行预警分析方法，其特征在于，所述步骤s9中异常运行状态的识别采用无监督学习算法孤立森林，其异常检测评分函数为：

9.根据权利要求3所述的一种污水管网的满管运行预警分析方法，其特征在于，所述lstm模型的损失函数为加权均方误差，其计算式为：

10.根据权利要求6所述的一种污水管网的满管运行预警分析方法，其特征在于，其中预警阈值超过实际监测数据时，系统自动触发满管预警信号，并启动对应的应急响应方案，以防止污水溢流和环境污染。

技术总结本发明涉及市政管道检测技术领域，公开了一种污水管网的满管运行预警分析方法，包括以下步骤：S1、在污水管网的关键节点布设传感器，采集污水管网的实时运行数据；S2、获取实时气象数据，包括降雨量、降雨强度和其他相关气象因素；S3、对采集的污水管网数据和气象数据进行数据清洗和标准化处理；S4、基于多变量回归分析，建立流量、液位与满管风险之间的关系模型；S5、使用长短期记忆网络进行时序预测，预测未来的流量和液位趋势。通过长短期记忆网络进行时序预测，结合自适应算法动态调整预警阈值，实现实时响应污水管网的运行状态变化，精准预测未来的流量和液位趋势，提高了预警的准确性和对突发性满管风险的响应速度。技术研发人员：魏卿,徐祖信,尹海龙,陈咏琪,张慧瑾,谢一凡受保护的技术使用者：同济大学技术研发日：技术公布日：2024/12/23