[发明专利]基于LSDR-JMI的供水管网多泄漏压力传感器优化布置方法

权利要求书

1.基于LSDR-JMI的供水管网多泄漏压力传感器优化布置方法，其特征在于，包括：

使用压力传感器初始测量无泄漏条件下的压力，形成压力矩阵；使用压力传感器初始测量泄漏情况下的异常压力，形成异常压力矩阵，根据压力矩阵和异常压力矩阵构建压力灵敏度矩阵；

标签空间Y的行向量代表不同的泄露事件，用k均值聚类法求解标签空间Y的行向量聚类情况，并将聚类结果作为所述压力灵敏度矩阵对应的伪标签L；

根据LSDR方法将完整的标签空间Y转化为子标签空间；基于互信息的Group-JMI方法来降低标签空间Y的维度；最优子标签空间

Y^L由公式计算：

其中，Y_θ表示已选出的标签列Y_i的集合，Y_k是待选标签列，伪标签L；J_JMI(Y_k)表示按照JMI准则选出的待选标签列Y_k；下标i、k和θ为正整数；I()函数表示互信息；

根据LSDR-JMI的特征选择方法计算：

其中，S_k为压力传感器布置节点；表示已选出的压力灵敏度矩阵列S_i的集合，表示最优子标签空间阵列的分量。

2.根据权利要求1所述的基于LSDR-JMI的供水管网多泄漏压力传感器优化布置方法，其特征在于，

根据互信息的链式法则：

I(AB；C)＝I(A；C)+I(B；C|A)；

所述特征选择方法计算表示为：

3.根据权利要求2所述的基于LSDR-JMI的供水管网多泄漏压力传感器优化布置方法，其特征在于，

省略得到符号～代表等价表达。

4.根据权利要求3所述的基于LSDR-JMI的供水管网多泄漏压力传感器优化布置方法，其特征在于，

根据信息论的统一性：

I(A；B|C)＝I(A；B)-I(A；C)+I(A；C|B)

写成

其中，|S_θ|代表已选特征数量，|S_θ|I(S_k；Y^L)表示特征S_k和标签Y^L之间的相关性，表示特征S_k与特征S_i之间的冗余度，为标签Y^L已知的条件下特征S_k与特征S_i之间的补偿性。

5.根据权利要求1所述的基于LSDR-JMI的供水管网多泄漏压力传感器优化布置方法，其特征在于，

压力灵敏度矩阵S：

S＝(ΔP+v)/D

其中，v是高斯噪声，D为泄漏大小，ΔP是无泄漏条件下的压力矩阵和泄漏情况下的异常压力矩阵形成的压力差矩阵。