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申请/专利权人：广州千越飞鸿科技有限公司

摘要：本发明公开一种基于城市生命线地下管网数据监测方法，包括：S1、获取历史管网数据；S2、分别对所述历史管网数据进行数据标签标定；S3、根据历史数据构建异常故障数据曲线；S4、将异常故障数据曲线与处理方案关联；S5、将标定了数据标签的历史管网数据输入至深度学习模型进行分类任务的训练；S6、获取实时管网数据；S7、将实时管网数据输入至综合深度学习模型得到该些实时数据的标签，构建该些实时数据的数据曲线，基于该些实时数据的数据标签调用存储在数据库中的异常数据曲线或故障数据曲线进行对比，符合曲线距离预测值输出异常或故障警告信息以及推送与所述异常数据曲线或故障数据曲线关联的处理方案。

主权项：1.一种基于城市生命线地下管网数据监测方法，其特征在于，S1、获取历史的供水管网数据、排水管网数据、燃气管网数据和桥梁管网数据；S2、分别对所述历史的供水管网数据、排水管网数据、燃气管网数据以及桥梁管网数据进行数据标签标定，所述数据标签包括数据类型和状态类型，所述数据类型包括供水数据类、排水数据类、燃气数据类以及桥梁数据类，所述状态类型包括正常、异常以及故障；S3、构建数据类型为供水数据类以及状态类型为异常的供水管网数据的供水异常数据曲线，构建数据类型为供水数据类以及状态类型为故障的供水管网数据的供水故障数据曲线，构建数据类型为排水数据类以及状态类型为异常的排水管网数据的排水异常数据曲线，构建数据类型为排水数据类以及状态类型为故障的排水管网数据的排水故障数据曲线，构建数据类型为燃气数据类以及状态类型为异常的燃气管网数据的燃气异常数据曲线，构建数据类型为燃气数据类以及状态类型为故障的燃气管网数据的燃气故障数据曲线，构建数据类型为桥梁数据类以及状态类型为异常的桥梁管网数据的桥梁异常数据曲线，构建数据类型为桥梁数据类以及状态类型为故障的桥梁管网数据的桥梁故障数据曲线；S4、将供水管网异常时的处理方案与所述供水异常数据曲线关联，将供水管网故障时的处理方案与所述供水故障数据曲线关联，将排水管网异常时的处理方案与所述排水异常数据曲线关联，将排水管网故障时的处理方案与所述排水故障数据曲线关联，将燃气管网异常时的处理方案与所述所述燃气异常数据曲线关联，将燃气管网故障时的处理方案与所述所述燃气故障数据曲线关联，将桥梁管网异常时的处理方案与所述桥梁异常数据曲线关联，将桥梁管网故障时的处理方案与所述桥梁故障数据曲线关联；S5、将标定了数据标签的所述历史的供水管网数据、排水管网数据、燃气管网数据以及桥梁管网数据输入至深度学习模型进行分类任务的训练；S6、获取实时的供水管网数据、排水管网数据、燃气管网数据和桥梁管网数据；S7、将实时的供水管网数据、排水管网数据、燃气管网数据和桥梁管网数据输入至综合深度学习模型得到该些实时数据的数据类型和状态类型，构建该些实时数据的数据曲线，基于该些实时数据的数据类型和状态类型，调用存储在数据库中的异常数据曲线或故障数据曲线进行对比，计算实时数据曲线与异常数据曲线或故障数据曲线的曲线距离，符合曲线距离预测值输出异常或故障警告信息以及推送与所述异常数据曲线或故障数据曲线关联的处理方案。

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