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申请/专利权人：广州杰赛科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种管网水流量的预测方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括通过获取样本，基于聚类算法对所述样本进行训练，得到最终的聚类总数和各个类别对应的数据集，将各个类别对应的数据集输入到k个长短期记忆网络模型训练，其中，k等于所述最终的聚类总数，得到k类训练好的长短期记忆网络模型训练，并通过实时采集的各个管道数据，将各个管道数据输入到训练好的聚类算法，确定各个管道所述的类别后将其输入到其所属类别对应的训练好的长短期记忆网络模型计算，以得到各个管道的短时水流量，对各个管道的短时水流量累加，得到管网的总水流量，解决了单个长短期记忆网络模型在不同环境下预测精度不足的问题。
主权项：1.一种管网水流量的预测方法，其特征在于，包括：获取采集得到的管网的水流量特征数据作为样本；其中，所述管网的水流量特征数据包括水压、水流速度、当前的水温、管道的直径；基于聚类算法对所述样本进行聚类，计算不同的聚类总数下的戴维森堡丁指数，选取使得戴维森堡丁指数最小的聚类总数作为最终的聚类总数，并得到聚类后的各个类别对应的数据集；建立k个长短期记忆网络模型，并将聚类后的各个类别对应的数据集分别输入到k个长短期记忆网络模型进行训练,得到k类训练好的长短期记忆网络模型，其中，每类训练好的长短期记忆网络模型对应一个类别，K等于所述最终的聚类总数；实时采集所述管网的各个管道的数据，并将各个管道的数据输入到上述训练好的聚类算法中，确定各个管道的数据所属的类别；将各个管道的数据分别输入到各个管道的数据所属的类别对应的训练好的长短期记忆网络模型中，得到各个管道的短时水流量，并对各个管道的短时水流量累加，得到当前大型管网的总水流量。
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百度查询： 广州杰赛科技股份有限公司 管网水流量的预测方法、装置以及计算机可读存储介质
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