| 事件驱动型SVM预测供水管网管道结构状况 |
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| 引用本文： | 周念清,柳娅楠,郑茂辉,李浩楠.事件驱动型SVM预测供水管网管道结构状况[J].给水排水,2021,47(3):144-149. |
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| 作者姓名： | 周念清 柳娅楠 郑茂辉 李浩楠 |
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| 作者单位： | 同济大学土木工程学院,上海200092;同济大学上海防灾救灾研究所,上海200092 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划资助项目 |
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| 摘 要： | 结合网络核密度估计(NetKDE)和支持向量机(SVM)算法构建了一个新型的事件驱动的供水管道状况预测模型.以上海市杨浦区供水管网为例,应用NetKDE方法对管网历史事件分布进行分析计算,得到的事件核密度用以表征管网中各管段结构安全状况,并利用自然分界法划分状况等级.以状况等级为响应特征,用径向基(RBF)核函数建立供水管网SVM预测模型,通过网格搜索和交叉验证方法确定最优的模型参数,然后利用优化后的模型进行分类预测.结果表明,该模型总体分类准确率达0.91,能够有效识别结构安全状况较差的管段,对于供水管网安全隐患排查和风险防控具有重要的现实意义.
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| 关 键 词： | 供水管网 结构状况 网络核密度估计 支持向量机 事件驱动 |
Event-driven SVM for predicting structural condition of water supply pipelines |
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| ZHOU Nianqing,LIU Yanan,ZHENG Maohui,LI Haonan.Event-driven SVM for predicting structural condition of water supply pipelines[J].Water & Wastewater Engineering,2021,47(3):144-149. |
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| Authors: | ZHOU Nianqing LIU Yanan ZHENG Maohui LI Haonan |
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