[发明专利]一种基于贝叶斯决策理论和遗传算法的输水管网漏失定位方法

摘要

一种基于贝叶斯决策理论和遗传算法的输水管网漏失定位方法，它涉及一种基于贝叶斯决策理论和遗传算法的输水管网漏失定位方法，本发明是要解决现有输水管网采用听音定位漏失方法，存在劳动强度大且效率低的问题。本发明方法通过如下步骤来实现：根据DMA分区建立PDD漏失模型；对存在漏失的输水管网进行水压信号采集；根据贝叶斯决策理论，将漏失节点号和漏失量作为自变量，将漏失事件的概率密度作为因变量建立目标函数；利用遗传算法求解以上函数式，在完成进化代数后，输出种群中概率大于给定值f′的个体，得到漏失可能发生的位置；根据计算结果，派监测人员到漏失可能发生的位置对管道进行检查或修复。本发明适用于输水管网工程领域。

主权项

1.一种基于贝叶斯决策理论和遗传算法的输水管网漏失定位方法，其特征在于它是通过以下步骤实现的：A1、针对需要进行漏失定位的输水管网，在GIS系统上确定各测压点的位置，到现场布设压力监测仪，并根据DMA分区建立PDD漏失模型；A2、对存在漏失的输水管网进行水压信号采集；A3、根据贝叶斯决策理论，将漏失节点号和漏失量作为自变量，将漏失事件的概率密度作为因变量建立适应度函数，即：Max:f(γ|Pm)=c[1STΣi=1SΣj=1T(pic-pijm)2]-(ST-1)/2;]]>其中，c——常数；γ——漏失节点号和漏失量构成的一系列参数集合，S——测压点数；T——漏失发生时各测压点的压力测量次数；——第i个测压点的第j次压力监测值；——第i个测压点的压力模拟值；P^m——以为元素的S×T大小的矩阵；A4、利用遗传算法求解以上适应度函数，适应度评价标准为漏失事件概率密度的大小，值越大则适应度越高，在完成进化代数后，输出种群中概率大于给定值f′的个体，得到漏失可能发生的位置和漏失量；A5、根据计算结果，派监测人员到漏失可能发生的位置附近采用人工听漏法判定是否有漏失，存在漏失时确定漏点的精确位置，并对漏失管道进行修复。