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龙图腾网获悉长江生态(湖北)科技发展有限责任公司申请的专利一种基于大数据分析的城市地下排水管网问题诊断系统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：CN120579108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510736807.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于大数据分析的城市地下排水管网问题诊断系统是由马志刚;王静;李志强;沈思彤;王彦康;印得澈;肖益;王亮;张时明;袁文兵设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的城市地下排水管网问题诊断系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据分析的城市地下排水管网问题诊断系统，涉及智能管网技术领域，包括以下步骤：S1、数据采集与预处理；S2、进行特征融合，构建特征向量；S3、构建诊断模型基于机器学习算法来识别排水管网中是否存在异常；S4、预测潜在问题的发生趋势；S5、构建优化模型进行维护。本发明通过将多源数据如流量、水位、水质、地理信息、历史维修记录等进行深度融合，利用大数据挖掘和机器学习算法，能够不仅准确诊断管网中的堵塞、渗漏等常见问题，还能够提前预测问题的发生趋势。大大提高了排水系统的运行效率与安全性，同时通过智能化分析帮助优化资源配置、降低维护成本，从而实现更为精细化、动态化的排水管网管理。

本发明授权一种基于大数据分析的城市地下排水管网问题诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的城市地下排水管网问题诊断系统，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据采集与预处理，从不同数据源得到传感器数据、历史维修记录以及管网地理信息数据； S2、从不同数据源的数据中提取关键特征，进行特征融合，构建特征向量； S3、基于特征向量，构建诊断模型基于机器学习算法来识别排水管网中是否存在异常； S4、完成异常识别后，基于历史数据和当前运行状态预测潜在问题的发生趋势； S5、在预测出潜在问题的发生趋势后，构建优化模型进行维护； 所述步骤S3中，基于应用机器学习算法来识别是否存在异常； 异常包括管网堵塞、水流异常、水位过高或过低、管道渗漏；构建诊断模型，利用算法挖掘出特征与异常之间的关系，进而对实时数据进行异常的识别，输出诊断结果，表示是否存在异常； 所述诊断模型如下所示： ； 其中， 为阈值，表示正常与异常的分界线； 为利用机器学习网络构建的诊断模块； 所述诊断模块包括子模型层、融合层以及判别层； 子模型层中，对每个关键特征，使用历史时间序列对其进行预测误差，定义局部异常得分： ； 其中， 为时刻t的预测值； 为关键特征在训练集中误差的标准差； 为第i个关键特征的标准化异常得分； 融合层中，将所有关键特征的局部异常得分按重要性权重加权，得出总诊断得分： ； 其中， ，满足，通过历史诊断相关性分析获得； 判别层中，设定阈值，通过训练数据在ROC曲线下取最大Youden指数确定； 所述步骤S5中，优化模型如下所示： ； 其中， 为优化的维护策略； 表示在策略S下实施第i种维修任务的成本； 是第i类潜在问题的预测值； 是策略S下的资源约束； 是调节因子，用来平衡成本与资源约束； 该模型用于最小化维护成本和资源浪费，同时也最大化管网故障修复效率。

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