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龙图腾网获悉鸿基骏业环保科技有限公司申请的专利一种智能管网压力控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120386399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510885117.0，技术领域涉及：G05D16/20；该发明授权一种智能管网压力控制方法及系统是由于英宇;李乐楠;张声;郑向阳;宫帅;李阳设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能管网压力控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能管网压力控制方法及系统，涉及管网压力控制技术领域。根据目标区域内供水管网的历史供水数据和对应的影响因素数据的拟合结果，获取供水压力与用水量的函数关系，对影响因素数据与用水量进行关联分析，筛选与用水量具有高相关性的影响因素类型，构建以高相关性的影响因素数据为输入，以对应的用水量数据为输出的神经网络模型，利用训练完成的神经网络模型和函数关系获取供水压力拟合值，对目标区域内供水管网压力进行调整，能够充分考虑多种因素对用水需求的协同影响作用，从而提升分时段压力控制策略的控制效果的智能化程度和精细化程度，满足现阶段管网压力的智能化控制需求。

本发明授权一种智能管网压力控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能管网供水压力控制方法，其特征在于，包括： 获取目标区域内供水管网的历史供水数据和对应的影响因素数据，其中，所述供水数据包括所述目标区域内的用水量和所述供水管网的供水压力，所述影响因素数据为对所述用水量产生影响的数据，对所述供水压力与所述用水量进行拟合，获取所述供水压力与所述用水量的函数关系； 对所述影响因素数据与所述用水量进行关联分析，筛选与所述用水量具有高相关性的影响因素类型，构建以高相关性的影响因素数据为输入，以对应的所述用水量数据为输出的神经网络模型，利用获取的数据训练所述神经网络模型，并调整所述神经网络模型的模型参数至其性能指标的期望值不低于设定阈值，得到训练完成的所述神经网络模型； 获取目标区域内所述影响因素的实时数据，以所述影响因素的实时数据为输入，利用训练完成的所述神经网络模型得到所述用水量的预测值，并将获取的所述用水量的预测值带入至所述函数关系中，得到所述目标区域内供水管网的供水压力拟合值； 根据获取的所述供水压力拟合值对目标区域内管网供水压力进行调整； 与所述用水量具有高相关性的影响因素类型的筛选流程包括以下步骤： 对所述影响因素数据与所述用水量进行关联分析，获取第j项影响因素与所述用水量间的关联系数Rj； 将所述关联系数Rj进行归一化处理，获取归一化后的关联系数将归一化后的关联系数由大到小依次排列，选取前q个和值不小于0.85的关联系数对应的影响因素，作为与所述用水量具有高相关性的影响因素类型； 关联系数Rj的计算方法为： 式中，xjk为第j项影响因素的第k次采样值；yk为用水量的第k次采样值；n为采样数据总量；ρ为分辨系数，取0.5；Δmin为采样数据的两级最小差；Δmax为采样数据的两级最大差； 其中，Δmin＝minjmink|xjk‑yk|； Δmax＝maxjmaxk|xjk‑yk|； k＝1,2，...，n；j＝1,2，...，m；m为影响因素种类。

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