公开(公告)号：CN113688973B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202110787051.3

申请日：2021-07-13

Applicant: 同济大学 ,  阿里云计算有限公司

Inventor： 陈磊 ,  信昆仑 ,  蒲政衡 ,  陶涛 ,  颜合想 ,  李树平 ,  王嘉莹

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F17/16 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的供水泵站调度方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：确定深度神经网络的输入特征，确定泵站调度指令发出时间间隔，搭建深度神经网络PumpNet；获取供水系统对应于深度神经网络输入特征的历史监测数据以及历史泵站调度指令，训练深度神经网络PumpNet；采集供水系统对应于深度神经网络PumpNet输入特征的实时监测数据，将其输入到训练好的深度神经网络中进行预测；输出泵站实时调度指令。本发明提供的方法借助深度神经网络技术能够自动提取供水系统监测数据的时间空间特征，可以更高效更充分地提取数据中满足泵站调度的特征。

公开(公告)号：CN113688973A

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202110787051.3

申请日：2021-07-13

Applicant: 同济大学

Inventor： 陈磊 ,  信昆仑 ,  蒲政衡 ,  陶涛 ,  颜合想 ,  李树平 ,  王嘉莹

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F17/16 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的供水泵站调度方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：确定深度神经网络的输入特征，确定泵站调度指令发出时间间隔，搭建深度神经网络PumpNet；获取供水系统对应于深度神经网络输入特征的历史监测数据以及历史泵站调度指令，训练深度神经网络PumpNet；采集供水系统对应于深度神经网络PumpNet输入特征的实时监测数据，将其输入到训练好的深度神经网络中进行预测；输出泵站实时调度指令。本发明提供的方法借助深度神经网络技术能够自动提取供水系统监测数据的时间空间特征，可以更高效更充分地提取数据中满足泵站调度的特征。