公开(公告)号：CN119313025A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411448617.X

申请日：2024-10-17

Applicant: 内蒙古科技大学包头师范学院

Inventor： 刘颖 ,  刘保卫 ,  刘治学 ,  郭广峰 ,  杜帅帅 ,  王鹏渊

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑GRU‑Attention模型的管道直饮水月供水量预测方法。气温等外部因素与历史月供水量作为输入时间序列，利用串联方式，将长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)、Attention进行组合，首先，LSTM和GRU捕捉时间序列中的长期依赖关系，并且处理梯度消失或爆炸问题；其次，Attention对序列中的不同时间步进行加权，关注对当前任务最相关的时间步；最后将预测结果输出。通过本方法大幅提升了预测精度，降低了预测误差，并对水站数据较多情况下预测效果也良好，可为城市供水量预测提供决策依据及技术支撑，表明该模型能够高效地预测管道直饮水月供水量，对于供水企业合理安排生产计划，提高科学化管理水平具有一定的应用价值。

公开(公告)号：CN119289298A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411448777.4

申请日：2024-10-17

Applicant: 内蒙古科技大学包头师范学院

Inventor： 王鹏渊 ,  刘保卫 ,  刘治学 ,  郭广丰 ,  杜帅帅 ,  刘颖

IPC: F17D5/06 ,  F17D1/08

Abstract: 本发明提出了一种基于恒压供水的SMOTE‑ENN‑GWO‑SVM模型的低成本直饮水管道漏损检测方法。本发明通过下述技术方案予以实现，包括下述步骤：1.采集供水变频器的运行数据，并根据历史工况对数据进行标注，即漏损或正常。2.由于1中采集的数据集进行存在不平衡，故采用SMOTE‑ENN算法对不平衡数据进行处理。3.使用GWO算法对SVM的超参数，即惩罚因子C和核函数参数g，进行迭代寻优。4.通过3中得到最优超参数构建的SVM模型。5.使用4中的模型进行管道检测。在恒压供水下，当智能检测设备不足，无法获取详细管道数据时，可使用本发明对管道进行检测。