基于时空长短时记忆网络和树结构遍历的降雨径流污染预测方法

    公开(公告)号:CN118313502A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202410329178.4

    申请日:2024-03-21

    Abstract: 本发明提供一种基于时空长短时记忆网络和树结构遍历的降雨径流污染预测方法,属于降雨径流类降雨径流预测方法。准备集水区内的降雨数据、径流数据和地面高程DEM数据,选取雨型、平均雨强、峰值雨强、降雨历时、雨前干期、大气降尘量、PM10、车流量、路面材料和功能区作为降雨径流污染预测的影响因子,选取场次降雨径流污染平均浓度、初期冲刷指数作为降雨径流污染预测的决策变量;根据集水区的地面高程对预测区域进行流域划分,将集水区划分为不同的子流域,得到集水区的树结构;构建降雨径流污染时空长短期记忆网络;对降雨径流时空长短期记忆网络进行训练和测试,对模型参数进行设置,确保模型能够对集水区内的降雨径流进行准确预测。

    一种城市排水管网雨污混接的排查装置及方法

    公开(公告)号:CN117388926B

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202311343893.5

    申请日:2023-10-17

    Abstract: 本发明提供了一种城市排水管网雨污混接的排查装置及方法,包括雨水管和污水管;所述雨水管和污水管通过连接件平行布置连接;所述污水管的外表面顶端固定连通有用于观察污水管内部状态的可视井,所述可视井的内部嵌设有透明玻璃板;所述雨水管的内部设置有用于晴天时测试雨水管和污水管连通状态的监测机构,所述雨水管内设有用于雨天时测试雨水管和污水管连通状态的测试机构。通过此装置能够用于管道砂垫层铺设过程中实现内结块砂子的破开,以便于其后续的摊铺,而且能够保证其摊铺的平整度。

    一种基于简单轻量级神经网络的供水管网网络攻击检测与识别方法

    公开(公告)号:CN117938418A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202311614826.2

    申请日:2023-11-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于简单轻量级神经网络的供水管网网络攻击检测与识别方法,旨在对供水管网网络攻击进行快速检测与识别。该方法利用供水管网在正常工况下的历史监测数据预测得到供水管网的实时监测数据,并通过对供水管网的实时监测数据进行异常检测发现各种网络攻击事件。为了提高网络攻击检测的准确率和效率,本发明采用K‑S检验对训练数据和测试数据的特征进行筛选,以便找到训练数据和测试数据更加稳定的特征。同时,本发明基于变分自动编码器构建了一种简单轻量级神经网络,能够有效缩短预测过程所花费的时间,提高网络攻击检测的效率。

    一种污水管网污染物浓度片区的定位方法

    公开(公告)号:CN116735824A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310828082.8

    申请日:2023-07-06

    Abstract: 本发明公开了一种污水管网污染物浓度片区的定位方法,其包括以下步骤:筛选污水处理管道、直排水管道和汇流支管;采集各汇流支管、直排水管道和污水处理管道上的污水浓度c;污水浓度序列C0={C0(k)}=(c1,c2,...cn)和污水浓度序列C1={C1(k)};建立污水从汇流支管汇流后的污水浓度的预测模型,输出最终的预测模型;利用最终的预测模型对汇流支管排入的污水浓度进行预测,制定排水方案,避免高浓度污水排入湖泊或河流。本方案结合历史采集的汇流支管、直排水管道和污水处理管道上的污水浓度得到预测模型,对造成高浓度污水的汇流支管进行溯源,从而帮助管理者提前做好应急预案,大大降低了监测成本,更加经济。

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