CN116245512B - 一种易漏损区域推荐方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种易漏损区域推荐方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：处理每个独立计量区域分区的维修工单；提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合；根据每个维修工单的位置进行聚类得到多个聚类中心；对于每个聚类中心，根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到聚类区域的漏损推荐得分；根据漏损推荐得分确定聚类区域是否是漏损推荐区域；多个聚类中心对应的聚类区域中的漏损推荐区域组成第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出。本申请通过将第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出，管理部门能够精准定位异常片区，有针对性地管理供水管网故障，及时杜绝水管漏损的发生。
Description
技术领域
本申请涉及供水管网漏损技术领域，特别是涉及一种易漏损区域推荐方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
我国目前城区人口急剧提高，用水要求总量大幅升高，但供水管网漏损率却持续上升，这不但导致水源及能源的消耗，也使得供水成本提升，使路面和建筑存在严重的安全隐患，还造成二次污染事情高发。但城市地下管网错综复杂，DMA分区管理是控制城市供水***水量漏失的有效方法之一，通过DMA分区计量管理***发现管网供水异常，测算出区域的漏损情况，但仍无法在供水管网故障前进行风险预警，并精准定位异常片区，有针对性地管理供水管网故障。
发明内容
基于上述问题，本申请提供一种易漏损区域推荐方法、装置、电子设备和存储介质。
第一方面，本申请实施例提供一种易漏损区域推荐方法，包括：
处理每个独立计量区域分区的维修工单；
提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合；
根据每个维修工单的位置进行聚类得到多个聚类中心；
对于每个聚类中心，根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到聚类区域的漏损推荐得分；
根据漏损推荐得分确定聚类区域是否是漏损推荐区域；
多个聚类中心对应的聚类区域中的漏损推荐区域组成第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出。
进一步地，上述一种易漏损区域推荐方法中，处理每个独立计量区域分区的维修工单，提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合，包括：
获取维修工单；
将维修工单根据维修工单中的位置信息与建立的独立计量区域分区进行匹配得到每个独立计量区域分区的维修工单；
结构化处理每个独立计量区域分区的维修工单。
进一步地，上述一种易漏损区域推荐方法中，提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合，包括：
提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量u＝(x,y,dg,t)组成特征向量集合{ui＝(xi,yi,dgi,ti)}，其中，(x,y)为维修工单的位置，dg为漏损等级，t为维修工单的日期，i为工单的序号，特征向量集合的长度为n1。
进一步地，上述一种易漏损区域推荐方法中，根据每个维修工单的位置进行聚类得到多个聚类中心，包括：
根据每个维修工单的位置(xi,yi)使用基于K-means的聚类模块进行聚类得到n2个聚类中心(xnj,ynj)，其中j为聚类中心的序号。
进一步地，上述一种易漏损区域推荐方法中，根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到多个聚类区域的漏损推荐得分gtj是通过如下公式计算的：
其中，聚类中心表示为(xnj,ynj)，j为聚类中心的序号，聚类半径表示为rj，聚类区域内的维修工单特征子集合表示为m为子集合内工单特征的序号，km为特征向量集合{ui＝(xi,yi,dgi,ti)}中对应的序号，维修工单特征子集合长度为nzj，
t0为分析时的日期，ts1为设定的第一判断阈值，表示近期的时间长度，ts2为设定的第二判断阈值，表示远期的时间长度，gsm表示时域影响得分，gwj为误判影响得分，gvj为错误概率得分，gpj为误判指标得分，ts3为设定的第三判断阈值，ts4为设定的第四判断阈值。
进一步地，上述一种易漏损区域推荐方法中，根据漏损推荐得分确定聚类区域是否是漏损推荐区域，包括：
判断漏损推荐得分与设定的第五判断阈值ts5的大小；
当漏损推荐得分大于设定的第五判断阈值ts5时，确定漏损推荐得分对应的聚类区域是漏损推荐区域。
进一步地，上述一种易漏损区域推荐方法中，多个聚类中心对应的聚类区域中的漏损推荐区域组成第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出后，还包括：
发送预警信息至管理部门。
第二方面，本申请实施例还提供一种漏损区域推荐装置，包括：
处理模块：用于处理每个独立计量区域分区的维修工单；
提取模块：用于提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合；
聚类模块：用于根据每个维修工单的位置进行聚类得到多个聚类中心；
计算模块：用于对于每个聚类中心，根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到聚类区域的漏损推荐得分；
确定模块：用于根据漏损推荐得分确定聚类区域是否是漏损推荐区域；
组成模块：用于多个聚类中心对应的聚类区域中的漏损推荐区域组成第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；
所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如上所述任一项所述的一种易漏损区域推荐方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如上所述任一项所述的一种易漏损区域推荐方法。
本申请实施例的优点在于：处理每个独立计量区域分区的维修工单；提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合；根据每个维修工单的位置进行聚类得到多个聚类中心；对于每个聚类中心，根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到聚类区域的漏损推荐得分；根据漏损推荐得分确定聚类区域是否是漏损推荐区域；多个聚类中心对应的聚类区域中的漏损推荐区域组成第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出。本申请通过漏损推荐得分确定易漏损推荐区域，将第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出，管理部门能够精准定位水管漏损片区，有针对性地管理供水管网故障，及时杜绝水管漏损的发生。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种易漏损区域推荐方法示意图一；
图2为本申请实施例提供的一种易漏损区域推荐方法示意图二；
图3为本申请实施例提供的一种漏损区域推荐装置示意图；
图4是本公开实施例提供的一种电子设备的示意性框图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵时做类似改进，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
图1为本申请实施例提供的一种易漏损区域推荐方法示意图一。
第一方面，本申请实施例提供一种易漏损区域推荐方法，结合图1，包括S101至S106六个步骤：
S101：处理每个独立计量区域分区的维修工单。
具体的，本申请实施例中，处理每个独立计量区域分区的维修工单的方法下文结合S201至S203三个步骤介绍。
S102：提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合。
具体的，本申请实施例中，第一独立计量区域分区是多个独立计量区域分区中的任意一个，提取多个独立计量区域分区中的任意一个独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量u＝(x,y,dg,t)组成特征向量集合{ui＝(xi,yi,dgi,ti)}，其中，(x,y)为维修工单的位置，dg为漏损等级，t为维修工单的日期，i为工单的序号，特征向量集合的长度为n1。
S103：根据每个维修工单的位置进行聚类得到多个聚类中心。
具体的，本申请实施例中，根据每个维修工单的位置进行聚类得到多个聚类中心的步骤下文详细介绍。
S104：对于每个聚类中心，根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到聚类区域的漏损推荐得分。
具体的，本申请实施例中，对于每个聚类中心，根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到聚类区域的漏损推荐得分的步骤下文详细介绍。
S105：根据漏损推荐得分确定聚类区域是否是漏损推荐区域。
具体的，本申请实施例中，通过判断漏损推荐得分与设定的第五判断阈值ts5的大小确定聚类区域是否是漏损推荐区域，具体步骤下文详细介绍。
S106：多个聚类中心对应的聚类区域中的漏损推荐区域组成第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出。
具体的，本申请实施例中，通过将多个聚类中心对应的聚类区域中的漏损推荐区域组成第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出，给相关管理部门提供水务决策管理支持。
图2为本申请实施例提供的一种易漏损区域推荐方法示意图二。
进一步地，上述一种易漏损区域推荐方法中，处理每个独立计量区域分区的维修工单，提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合，结合图2，包括S201至S203三个步骤：
S201：获取维修工单；
S202：将维修工单根据维修工单中的位置信息与建立的独立计量区域分区进行匹配得到每个独立计量区域分区的维修工单；
S203：结构化处理每个独立计量区域分区的维修工单。
具体的，本申请实施例中，通过将获取到的维修工单上传至水务仲景智能分析仪，水务仲景智能分析仪根据维修工单信息中的位置信息将维修工单与建立的独立计量区域分区进行匹配，得到每个独立计量区域分区内的维修工单信息。对于任意一个独立计量区域分区提取区域内的维修工单信息进行结构化处理。
进一步地，上述一种易漏损区域推荐方法中，提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合，包括：
提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量u＝(x,y,dg,t)组成特征向量集合{ui＝(xi,yi,dgi,ti)}，其中，(x,y)为维修工单的位置，dg为漏损等级，t为维修工单的日期，i为工单的序号，特征向量集合的长度为n1。
进一步地，上述一种易漏损区域推荐方法中，根据每个维修工单的位置进行聚类得到多个聚类中心，包括：
根据每个维修工单的位置(xi,yi)使用基于K-means的聚类模块进行聚类得到n2个聚类中心(xnj,ynj)，其中j为聚类中心的序号。
进一步地，上述一种易漏损区域推荐方法中，根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到多个聚类区域的漏损推荐得分gtj是通过如下公式计算的：
其中，聚类中心表示为(xnj,ynj)，j为聚类中心的序号，聚类半径表示为rj，聚类区域内的维修工单特征子集合表示为m为子集合内工单特征的序号，km为特征向量集合{ui＝(xi,yi,dgi,ti)}中对应的序号，维修工单特征子集合长度为nzj，
t0为分析时的日期，ts1为设定的第一判断阈值，表示近期的时间长度，ts2为设定的第二判断阈值，表示远期的时间长度，gsm表示时域影响得分，gwj为误判影响得分，gvj为错误概率得分，gpj为误判指标得分，ts3为设定的第三判断阈值，ts4为设定的第四判断阈值。
具体的，本申请实施例中，设定的第一判断阈值ts1、设定的第二判断阈值ts2、设定的第三判断阈值ts3和设定的第四判断阈值ts4的大小根据实际情况灵活设定。
进一步地，上述一种易漏损区域推荐方法中，根据漏损推荐得分确定聚类区域是否是漏损推荐区域，包括：
判断漏损推荐得分与设定的第五判断阈值ts5的大小；
当漏损推荐得分大于设定的第五判断阈值ts5时，确定漏损推荐得分对应的聚类区域是漏损推荐区域。
具体的，本申请实施例中，设定的第五判断阈值ts5的大小根据实际情况灵活设定。
进一步地，上述一种易漏损区域推荐方法中，多个聚类中心对应的聚类区域中的漏损推荐区域组成第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出后，还包括：
发送预警信息至管理部门。
具体的，本申请实施例中，管理部门收到预警信息后，及时的采取措施，杜绝水管漏损的发生。
图3为本申请实施例提供的一种漏损区域推荐装置示意图。
第二方面，本申请实施例还提供一种漏损区域推荐装置，结合图3，包括：
处理模块301：用于处理每个独立计量区域分区的维修工单。
具体的，本申请实施例中，处理模块301处理每个独立计量区域分区的维修工单的方法包括：获取维修工单；将维修工单根据维修工单中的位置信息与建立的独立计量区域分区进行匹配得到每个独立计量区域分区的维修工单；结构化处理每个独立计量区域分区的维修工单。
提取模块302：用于提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合。
具体的，本申请实施例中，第一独立计量区域分区是多个独立计量区域分区中的任意一个，提取模块302提取多个独立计量区域分区中的任意一个独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量u＝(x,y,dg,t)组成特征向量集合{ui＝(xi,yi,dgi,ti)}，其中，(x,y)为维修工单的位置，dg为漏损等级，t为维修工单的日期，i为工单的序号，特征向量集合的长度为n1。
聚类模块303：用于根据每个维修工单的位置进行聚类得到多个聚类中心。
具体的，本申请实施例中，根据每个维修工单的位置(xi,yi)使用基于K-means的聚类模块303进行聚类得到n2个聚类中心(xnj,ynj)，其中j为聚类中心的序号。
计算模块304：用于对于每个聚类中心，根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到聚类区域的漏损推荐得分。
具体的，本申请实施例中，对于每个聚类中心，计算模块304根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到聚类区域的漏损推荐得分的步骤上文已详细介绍。
确定模块305：用于根据漏损推荐得分确定聚类区域是否是漏损推荐区域。
具体的，本申请实施例中，确定模块305通过判断漏损推荐得分与设定的第五判断阈值ts5的大小确定聚类区域是否是漏损推荐区域。
组成模块306：用于多个聚类中心对应的聚类区域中的漏损推荐区域组成第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出。
具体的，本申请实施例中，组成模块306通过将多个聚类中心对应的聚类区域中的漏损推荐区域组成第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出，给相关管理部门提供水务决策管理支持。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；
所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如上所述任一项所述的一种易漏损区域推荐方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如上所述任一项所述的一种易漏损区域推荐方法。
图4是本公开实施例提供的一种电子设备的示意性框图。
如图4所示，电子设备包括：至少一个处理器401、至少一个存储器402和至少一个通信接口403。电子设备中的各个组件通过总线***404耦合在一起。通信接口403，用于与外部设备之间的信息传输。可理解，总线***404用于实现这些组件之间的连接通信。总线***404除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但为了清楚说明起见，在图4中将各种总线都标为总线***404。
可以理解，本实施例中的存储器402可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。
在一些实施方式中，存储器402存储了如下的元素，可执行单元或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作***和应用程序。
其中，操作***，包含各种***程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序，包含各种应用程序，例如媒体播放器(Media Player)、浏览器(Browser)等，用于实现各种应用业务。实现本申请实施例提供的一种易漏损区域推荐方法中任一方法的程序可以包含在应用程序中。
在本申请实施例中，处理器401通过调用存储器402存储的程序或指令，具体的，可以是应用程序中存储的程序或指令，处理器401用于执行本申请实施例提供的一种易漏损区域推荐方法各实施例的步骤。
处理每个独立计量区域分区的维修工单；
提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合；
根据每个维修工单的位置进行聚类得到多个聚类中心；
对于每个聚类中心，根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到聚类区域的漏损推荐得分；
根据漏损推荐得分确定聚类区域是否是漏损推荐区域；
多个聚类中心对应的聚类区域中的漏损推荐区域组成第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出。
本申请实施例提供的一种易漏损区域推荐方法中任一方法可以应用于处理器401中，或者由处理器401实现。处理器401可以是一种集成电路芯片，具有信号能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器401中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述处理器401可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规器等。
本申请实施例提供的一种易漏损区域推荐方法中任一方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件单元组合执行完成。软件单元可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器402，处理器401读取存储器402中的信息，结合其硬件完成一种易漏损区域推荐方法的步骤。
本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本申请的范围之内并且形成不同的实施例。
本领域的技术人员能够理解，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种易漏损区域推荐方法，其特征在于，包括：
处理每个独立计量区域分区的维修工单；
提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合；
根据每个维修工单的位置进行聚类得到多个聚类中心；
对于每个聚类中心，根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到聚类区域的漏损推荐得分；
根据所述漏损推荐得分确定聚类区域是否是漏损推荐区域；
所述多个聚类中心对应的聚类区域中的漏损推荐区域组成第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出；
所述处理每个独立计量区域分区的维修工单，提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合，包括：
获取维修工单；
将所述维修工单根据维修工单中的位置信息与建立的独立计量区域分区进行匹配得到每个独立计量区域分区的维修工单；
结构化处理所述每个独立计量区域分区的维修工单；
所述提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合，包括：
提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量u＝(x,y,dg,t)组成特征向量集合{ui＝(xi,yi,dgi,ti)}，其中，(x,y)为维修工单的位置，dg为漏损等级，t为维修工单的日期，i为工单的序号，特征向量集合的长度为n1；
所述根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到多个聚类区域的漏损推荐得分gtj是通过如下公式计算的：
其中，聚类中心表示为(xnj,ynj)，j为聚类中心的序号，聚类半径表示为rj，聚类区域内的维修工单特征子集合表示为m为子集合内工单特征的序号，km为特征向量集合{ui＝(xi,yi,dgi,ti)}中对应的序号，维修工单特征子集合长度为nzj，
t0为分析时的日期，ts1为设定的第一判断阈值，表示近期的时间长度，ts2为设定的第二判断阈值，表示远期的时间长度，gsm表示时域影响得分，gwj为误判影响得分，gvj为错误概率得分，gpj为误判指标得分，ts3为设定的第三判断阈值，ts4为设定的第四判断阈值。
2.根据权利要求1所述的一种易漏损区域推荐方法，其特征在于，所述根据每个维修工单的位置进行聚类得到多个聚类中心，包括：
根据每个维修工单的位置(xi,yi)使用基于K-means的聚类模块进行聚类得到n2个聚类中心(xnj,ynj)，其中j为聚类中心的序号。
3.根据权利要求1所述的一种易漏损区域推荐方法，其特征在于，所述根据所述漏损推荐得分确定聚类区域是否是漏损推荐区域，包括：
判断所述漏损推荐得分与设定的第五判断阈值ts5的大小；
当所述漏损推荐得分大于所述设定的第五判断阈值ts5时，确定漏损推荐得分对应的聚类区域是漏损推荐区域。
4.根据权利要求1所述的一种易漏损区域推荐方法，其特征在于，所述多个聚类中心对应的聚类区域中的漏损推荐区域组成第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出后，还包括：
发送预警信息至管理部门。
5.一种漏损区域推荐装置，其特征在于，包括：
处理模块：用于处理每个独立计量区域分区的维修工单；
提取模块：用于提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合；
聚类模块：用于根据每个维修工单的位置进行聚类得到多个聚类中心；
计算模块：用于对于每个聚类中心，根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到聚类区域的漏损推荐得分；
确定模块：用于根据所述漏损推荐得分确定聚类区域是否是漏损推荐区域；
组成模块：用于所述多个聚类中心对应的聚类区域中的漏损推荐区域组成第一独立计量区域分区的易漏损推荐区域输出；
所述处理每个独立计量区域分区的维修工单，提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合，包括：
获取维修工单；
将所述维修工单根据维修工单中的位置信息与建立的独立计量区域分区进行匹配得到每个独立计量区域分区的维修工单；
结构化处理所述每个独立计量区域分区的维修工单；
所述提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量组成特征向量集合，包括：
提取第一独立计量区域分区中每个维修工单的特征向量u＝(x,y,dg,t)组成特征向量集合{ui＝(xi,yi,dgi,ti)}，其中，(x,y)为维修工单的位置，dg为漏损等级，t为维修工单的日期，i为工单的序号，特征向量集合的长度为n1；
所述根据聚类中心的聚类半径和聚类区域内的维修工单特征子集合计算得到多个聚类区域的漏损推荐得分gtj是通过如下公式计算的：
其中，聚类中心表示为(xnj,ynj)，j为聚类中心的序号，聚类半径表示为rj，聚类区域内的维修工单特征子集合表示为m为子集合内工单特征的序号，km为特征向量集合{ui＝(xi,yi,dgi,ti)}中对应的序号，维修工单特征子集合长度为nzj，
t0为分析时的日期，ts1为设定的第一判断阈值，表示近期的时间长度，ts2为设定的第二判断阈值，表示远期的时间长度，gsm表示时域影响得分，gwj为误判影响得分，gvj为错误概率得分，gpj为误判指标得分，ts3为设定的第三判断阈值，ts4为设定的第四判断阈值。
6.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如权利要求1至4任一项所述一种易漏损区域推荐方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如权利要求1至4任一项所述一种易漏损区域推荐方法。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107194621A (zh) * | 2017-07-14 | 2017-09-22 | 水联网技术服务中心（北京）有限公司 | 一种供水管网管理***和方法 |
| CN112750284A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-05-04 | 浙江大学 | 一种基于独立计量分区的管网漏损监测*** |
| KR20210113707A (ko) * | 2020-03-09 | 2021-09-17 | (주)엔와이인포텍 | 분포된 상수도를 관리하는 관망 관리 시스템 및 동작 방법 |
| CN115370973A (zh) * | 2022-10-25 | 2022-11-22 | 山东辰智电子科技有限公司 | 供水漏损监测方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN115577861A (zh) * | 2022-12-06 | 2023-01-06 | 东莞先知大数据有限公司 | 一种漏水区域推荐方法、电子设备和存储介质 |
| CN115602194A (zh) * | 2022-12-09 | 2023-01-13 | 东莞先知大数据有限公司（Cn） | 一种自适应水管探漏方法、装置及存储介质 |
-
2023
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107194621A (zh) * | 2017-07-14 | 2017-09-22 | 水联网技术服务中心（北京）有限公司 | 一种供水管网管理***和方法 |
| KR20210113707A (ko) * | 2020-03-09 | 2021-09-17 | (주)엔와이인포텍 | 분포된 상수도를 관리하는 관망 관리 시스템 및 동작 방법 |
| CN112750284A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-05-04 | 浙江大学 | 一种基于独立计量分区的管网漏损监测*** |
| CN115370973A (zh) * | 2022-10-25 | 2022-11-22 | 山东辰智电子科技有限公司 | 供水漏损监测方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN115577861A (zh) * | 2022-12-06 | 2023-01-06 | 东莞先知大数据有限公司 | 一种漏水区域推荐方法、电子设备和存储介质 |
| CN115602194A (zh) * | 2022-12-09 | 2023-01-13 | 东莞先知大数据有限公司（Cn） | 一种自适应水管探漏方法、装置及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 面向集成管理的供水管网时空数据模型;张忠贵 等;《中国给水排水》(15);第71-75页 * |
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