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基于贝叶斯优化FCN-DenseNet算法的供水管网爆管智能识别
被引量：
6
1
作者
彭森
程蕊
+2 位作者
程景
吴卿
田一梅
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期306-315,共10页
为了进一步拓展深度学习算法在供水管网爆管分析中的适用范围,提出了一种爆管区域识别方法。基于全连接稠密网络算法(Full Connect Network-DenseNet,FCN-DenseNet)构建了爆管区域识别模型,提取不同区域的爆管特征。同时,采用贝叶斯优...
为了进一步拓展深度学习算法在供水管网爆管分析中的适用范围,提出了一种爆管区域识别方法。基于全连接稠密网络算法(Full Connect Network-DenseNet,FCN-DenseNet)构建了爆管区域识别模型,提取不同区域的爆管特征。同时,采用贝叶斯优化算法对识别模型的超参数组合进行优化和自动选取。以华东某园区的部分供水管网为研究对象,在建立水力模型的基础上,通过布置监测点和划分监测分区形成管网监测方案。综合考虑爆管位置、时间、流量、监测噪声及研究区域管网实际情况等因素,进行爆管工况模拟,建立爆管数据集,对识别模型进行训练和验证。结果表明,在验证数据集下,爆管区域平均识别率φ_(1)、φ_(2)分别可以达到93.5%、96.7%。贝叶斯优化的FCN-DenseNet算法增强了模型的性能和适用性,管网监测分区爆管可能性排序能够指导水司进行爆管分析和巡检。
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关键词
安
全
管理工程
供水管网
爆管识别
管网分区
全连接稠密网络
贝叶斯优化
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职称材料
题名
基于贝叶斯优化FCN-DenseNet算法的供水管网爆管智能识别
被引量：
6
1
作者
彭森
程蕊
程景
吴卿
田一梅
机构
天津大学环境科学与工程学院
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期306-315,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0802400)。
文摘
为了进一步拓展深度学习算法在供水管网爆管分析中的适用范围,提出了一种爆管区域识别方法。基于全连接稠密网络算法(Full Connect Network-DenseNet,FCN-DenseNet)构建了爆管区域识别模型,提取不同区域的爆管特征。同时,采用贝叶斯优化算法对识别模型的超参数组合进行优化和自动选取。以华东某园区的部分供水管网为研究对象,在建立水力模型的基础上,通过布置监测点和划分监测分区形成管网监测方案。综合考虑爆管位置、时间、流量、监测噪声及研究区域管网实际情况等因素,进行爆管工况模拟,建立爆管数据集,对识别模型进行训练和验证。结果表明,在验证数据集下,爆管区域平均识别率φ_(1)、φ_(2)分别可以达到93.5%、96.7%。贝叶斯优化的FCN-DenseNet算法增强了模型的性能和适用性,管网监测分区爆管可能性排序能够指导水司进行爆管分析和巡检。
关键词
安
全
管理工程
供水管网
爆管识别
管网分区
全连接稠密网络
贝叶斯优化
Keywords
safety control
water distribution network
burst identification
network district
FCN-DenseNet
Bayesian optimization
分类号
X956 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯优化FCN-DenseNet算法的供水管网爆管智能识别
彭森
程蕊
程景
吴卿
田一梅
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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