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龙图腾网获悉赣州市金电电子设备有限公司申请的专利一种城市管网运行状态识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120372455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510837441.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种城市管网运行状态识别方法是由邵建英;刘小莉;邱慧敏;廖诗斌;邱家生设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市管网运行状态识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及测量电变量领域，具体涉及一种城市管网运行状态识别方法，该方法包括采集多组城市管网运行状态数据并标注，对多组标注后的城市管网运行状态数据进行预处理，通过多尺度特征金字塔进行特征提取；构建深度门控自适应网络；初始化深度门控自适应网络的权重；计算深度门控自适应网络的多目标联合总损失函数；深度门控自适应网络的迭代训练与参数更新；采集新的城市管网运行状态数据，处理后得到新的城市管网运行状态数据所对应的状态标签。现有的城市管网运行状态识别方法存在对城市管网运行状态识别效果较差的问题。本发明提供的一种城市管网运行状态识别方法对城市管网运行状态识别效果较好。

本发明授权一种城市管网运行状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种城市管网运行状态识别方法，其特征在于，包括： S1.采集多组城市管网运行状态数据并对各组城市管网运行状态数据进行状态标注，多组标注后的城市管网运行状态数据共同构成训练数据集； 城市管网运行状态数据包括城市管网中多个关键节点的电变量的测量值； S2.对多组标注后的城市管网运行状态数据进行预处理； S3.通过多尺度特征金字塔进行特征提取； S4.构建深度门控自适应网络； 深度门控自适应网络包括以下模块： ①门控特征选择模块 门控输出特征的计算公式为： ， 式中，为特征门控向量；为哈达玛积；F为由多尺度特征金字塔提取的多尺度时序特征；为可学习的记忆向量，防止早期故障信号城市管网弱特征丢失； ②混合激活残差块 对门控输出特征同时施加ReLU和双曲正切激活，后者通过Sigmoid门控调节输出强度，残差连接时将原始输入按通道缩放后与激活输出相加，缩放因子为可学习参数，表示为： ， 式中，为混合激活函数，结合ReLU激活函数用于处理线性特征，以及双曲正切函数捕捉非线性振荡，适应电变量的复杂非线性；z为混合激活函数的输入；为ReLU激活函数；为双曲正切函数；为Sigmoid激活函数；为激活函数的斜率调节参数； 残差块的输出的计算公式为： ， 式中，为残差块的权重矩阵；为残差块的偏置项；表征对角矩阵；c为自适应缩放向量，表征对输入特征的逐通道缩放因子； ③动态卷积时序处理模块 卷积核权重由基础权重和动态增量组成，增量通过自注意力机制调整，注意力权重计算所有时间步特征向量的自相关矩阵均值，卷积操作时按时间跨度对历史信号进行加权求和； 时间卷积模块的输出的计算公式为： ， 式中，为卷积核的时间跨度；为动态调整的卷积核权重；为输入信号在时间步的值； S5.初始化深度门控自适应网络的权重； S6.计算深度门控自适应网络的多目标联合总损失函数； 总损失函数由用于聚焦正确分类的交叉熵损失、用于通过预测概率动态调节样本权重的焦点损失以及用于在特征空间对齐不同类别的分布的最大均值差异损失组成； S7.深度门控自适应网络的迭代训练与参数更新，得到已训练深度门控自适应网络； S8.采集新的城市管网运行状态数据，对新的城市管网运行状态数据进行预处理，将经预处理的新的城市管网运行状态数据输入至已训练深度门控自适应网络中输出新的城市管网运行状态数据所对应的状态标签。

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