城市市政給排水管道作為地下管線的重要組成部分,其規(guī)模不斷擴(kuò)大。其智慧化管理和運(yùn)維水平,直接關(guān)系到整個(gè)城市綜合管網(wǎng)的安全運(yùn)行。傳統(tǒng)的管網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估多為事故后果半定量分析,依賴水力模型的準(zhǔn)確性與數(shù)值模擬的可靠度,不能配合多元監(jiān)測(cè)手段的提升帶來的管道系統(tǒng)中可用數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量相繼增強(qiáng)的發(fā)展。因此本文提出基于機(jī)器學(xué)習(xí)的市政管網(wǎng)運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,該方法由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),成本更低,勞動(dòng)和時(shí)間效率更高。一旦校準(zhǔn)、優(yōu)化和驗(yàn)證,不需要過多操作人員,主要由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工作,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法對(duì)管道系統(tǒng)進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè),使得管網(wǎng)模型的維護(hù)變得非常高效。首先,搜集國內(nèi)外市政管網(wǎng)的運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)研究資料。通過數(shù)據(jù)挖掘,文獻(xiàn)查閱,詢問調(diào)研方法,在統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)上研究城市市政管網(wǎng)運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)容及事故發(fā)生原因,包括物理、操作和環(huán)境特征三種類型。整理導(dǎo)致市政管網(wǎng)運(yùn)維過程中的安全事故因素,發(fā)現(xiàn)供水與排水管網(wǎng)的事故類型中腐蝕老化的占比都偏大,其次是施工質(zhì)量或第三方破壞因素。其次,針對(duì)現(xiàn)有管網(wǎng)運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究中的不足,提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的管網(wǎng)運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,包括模型的數(shù)學(xué)原理,數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,參數(shù)選擇和優(yōu)化等。通過對(duì)幾種算法的學(xué)習(xí)表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)估,確立了... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

給排水管網(wǎng)事故統(tǒng)計(jì)

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文11圖2-1給排水管網(wǎng)事故統(tǒng)計(jì)圖2-2管網(wǎng)漏損及爆管統(tǒng)計(jì)根據(jù)圖表可以看出供水與排水管網(wǎng)的事故類型中腐蝕老化的占比都偏大，其次是施工質(zhì)量或第三方破壞因素。根據(jù)十二五以來管網(wǎng)漏損率曲線呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，可以推斷，管段年齡與管段破損有相關(guān)性，另一種可能則是市政系統(tǒng)新建管道換用了更耐用的材料。2.3機(jī)器學(xué)習(xí)方法機(jī)器學(xué)習(xí)是一門從數(shù)據(jù)中研究算法，使用算法解析數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)，對(duì)未知事物做出決定或預(yù)測(cè)的科學(xué)學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)是多領(lǐng)域交叉學(xué)科，機(jī)器學(xué)習(xí)需要編程、數(shù)理統(tǒng)計(jì)以及相應(yīng)的專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)研究的是計(jì)算機(jī)怎樣模擬人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，并重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身。簡(jiǎn)而言之，就是計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)出規(guī)律和模式，以應(yīng)用在新數(shù)據(jù)上做預(yù)測(cè)的任務(wù)。數(shù)據(jù)（Data）、學(xué)習(xí)算法（LearningAlgorithm）、模型（Model）是機(jī)器學(xué)習(xí)三要素，機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入是數(shù)據(jù)（Data），學(xué)到的結(jié)果叫模型（Model）。從數(shù)據(jù)中學(xué)

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文12得模型這個(gè)過程叫做學(xué)習(xí)算法（LearningAlgorithm）。本研究所有計(jì)算都是在桌面計(jì)算機(jī)上進(jìn)行的，該計(jì)算機(jī)具有3.0GHzInteli5CPU、8GBRAM和Windows10操作系統(tǒng)。圖2-3機(jī)器學(xué)習(xí)算法流程圖假設(shè)了GroundTruthf的存在，那么學(xué)習(xí)算法要做的就是找出某個(gè)映射，使這個(gè)映射盡可能得接近f。在實(shí)際的訓(xùn)練過程中，學(xué)習(xí)算法會(huì)有一個(gè)假設(shè)集合(HypothesisSet，記作H)，這個(gè)集合包含所有候選的映射函數(shù)。學(xué)習(xí)算法做的事情就是從中選出最好的g，使得g接近f。機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程一般分為四步：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理（2）訓(xùn)練模型（3）模型評(píng)估（4）預(yù)測(cè)（測(cè)試）新數(shù)據(jù)根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否有標(biāo)注，機(jī)器學(xué)習(xí)問題大致劃分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（SupervisedLearning）和無監(jiān)督學(xué)習(xí)（UnsupervisedLearning）兩大類：（1）監(jiān)督學(xué)習(xí)：每個(gè)輸入樣本都有標(biāo)注，這些標(biāo)注就像標(biāo)準(zhǔn)答案一樣“監(jiān)督”學(xué)習(xí)的過程。而監(jiān)督學(xué)習(xí)又大致分成兩類：分類（Classification）和回歸（Regression）：A.分類問題：標(biāo)注是離散值，比如“破壞”和“非破壞”。如果標(biāo)注只有兩個(gè)值，則稱為二分類，如果標(biāo)注有多個(gè)值，則稱為多分類。B.回歸問題：標(biāo)注是連續(xù)值，比如如果問題是預(yù)測(cè)溫度變化，溫度作為標(biāo)注就是一個(gè)連續(xù)值，屬于回歸問題。（2）無監(jiān)督學(xué)習(xí)：訓(xùn)練樣本沒有標(biāo)注，無監(jiān)督學(xué)習(xí)解決的典型問題是聚類（clustering）問題。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3511197