一種基于雙向LSTM的供水管網(wǎng)漏損定位方法_第1頁
一種基于雙向LSTM的供水管網(wǎng)漏損定位方法_第2頁
一種基于雙向LSTM的供水管網(wǎng)漏損定位方法_第3頁
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文檔簡介

一種基于雙向LSTM供水管網(wǎng)漏損一直是供水系統(tǒng)管理的熱點問題。如何準確快速地定位管網(wǎng)漏損一直是水力學領(lǐng)域中的難題。這篇論文提出了一種基于雙向LSTM的供水管網(wǎng)漏損定位方法。該方法通過對供水管網(wǎng)的壓力流量數(shù)據(jù)LSTM測。實驗結(jié)果表明，該方法可以有效地定位供水管網(wǎng)漏損，具有較高的準確率和預(yù)測精度。LSTM近年來，深度學習技術(shù)廣泛運用到水力學領(lǐng)域中。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是深度學習領(lǐng)域中的常用模型之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過對大量的數(shù)據(jù)訓練，從而提高其預(yù)測精度和準確性。在此基礎(chǔ)上，研究人員提出了LSTM序列建模模型，其可以很好地應(yīng)用于時間序列中的預(yù)測問題，具有非常高的建模能力和高效性。LSTM的漏損定位方法。該方LSTM在數(shù)據(jù)預(yù)處理完成之后，我們將使用雙向LSTM模型進行序列建模。LSTM(LongShort-TermMemory)模型是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，LSTMLSTM模型的一種增強模型，它能夠同時考LSTM更準確地捕捉時間序列數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。在該方法中，我們使用雙LSTMLSTM模型的構(gòu)建之后，我們將使用部分Adam優(yōu)化算法來優(yōu)化模型權(quán)重參數(shù)。一旦模型完成Python3.7TensorFlow2.3.0上執(zhí)行。我們使用平均MAE1.52，RMSE2.05定位供水管網(wǎng)漏損，并且預(yù)測精度高。我們還進行了模型的可視化分析，并展示了預(yù)測

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