本发明涉及一种基于深度神经网络的供水管网爆管管道精确识别方法该方法包括如下步骤：(1)搭建深度神经网络，确定爆管发生的可能区域并选择压力监测点位置；(2)模拟不同位置的爆管，采集压力监测点压力数据作为训练数据，训练深度神经网络；(3)在现场爆管发生的可能区域选择压力监测点位置并采集压力监测点压力数据，将其输入到训练好的深度神经网络中进行识别；(4)输出爆管管道识别结果。
与现有技术相比，本发明可使用管网中容易获取的压力监测数据取得精确的爆管管道定位结果，对水力模型、监测数据的不确定性有良好的适应能力，具有成本低、精度高的特点。

周啸 信昆仑 徐玮榕 陶涛 颜合想 李树平

同济大学

200092 上海市杨浦区四平路1239号

本发明涉及一种基于深度神经网络的供水管网爆管管道精确识别方法该方法包括如下步骤：(1)搭建深度神经网络，确定爆管发生的可能区域并选择压力监测点位置；(2)模拟不同位置的爆管，采集压力监测点压力数据作为训练数据，训练深度神经网络；(3)在现场爆管发生的可能区域选择压力监测点位置并采集压力监测点压力数据，将其输入到训练好的深度神经网络中进行识别；(4)输出爆管管道识别结果。
与现有技术相比，本发明可使用管网中容易获取的压力监测数据取得精确的爆管管道定位结果，对水力模型、监测数据的不确定性有良好的适应能力，具有成本低、精度高的特点。