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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于多源数据和时序预测的供水管道腐蚀风险评价方法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：CN120562319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511079938.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多源数据和时序预测的供水管道腐蚀风险评价方法是由徐斌;曾韵乔;张天阳;罗振宁设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据和时序预测的供水管道腐蚀风险评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据和时序预测的供水管道腐蚀风险评价方法，包括：收集专家标注腐蚀等级的多源数据集；通过相关性分析与阈值筛选，提取核心腐蚀风险因子矩阵；引入全新管道标准向量修正专家标签，并构建腐蚀风险评价模型——采用线性拟合与非线性拟合两种方式，优选拟合优度更高的模型；对待评估管段，按时间窗口采集多源数据序列并提取风险因子向量序列；利用LSTM模型预测未来时间步风险因子向量；输出动态风险评分；基于评分生成分级预警及维护计划。本发明融合多源数据全面量化腐蚀驱动机制，通过LSTM模型实现风险前瞻性评估，结合高精度可解释模型输出动态评分，可实现的0.94拟合优度，可支撑精准分级预警与维护决策。

本发明授权基于多源数据和时序预测的供水管道腐蚀风险评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据和时序预测的供水管道腐蚀风险评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集经专家标注的不同腐蚀等级的供水管道的多源数据集，所述多源数据集包括不同腐蚀等级供水管道的多源数据； 对多源数据集进行相关性分析与筛选，提取腐蚀风险因子矩阵，并以腐蚀风险因子矩阵及其对应的腐蚀等级，构建腐蚀风险评价模型； 对待评估管段，按预设时间窗口获取其在多个连续时间步的多源数据时间序列，根据多源数据时间序列获取待评估管段的腐蚀风险因子向量时间序列； 将腐蚀风险因子向量时间序列输入预训练的LSTM模型，预测未来各时间步的腐蚀风险因子向量； 分别将当前时刻及未来各时间步的腐蚀风险因子向量输入腐蚀风险评价模型，获取对应的风险评分； 根据各个时间步的风险评分，生成不同时间步的预警等级并制定相应的维护计划； 所述多源数据包括内壁图像特征、水质监测特征、管垢化学及物理特征和运行工况特征； 所述以腐蚀风险因子矩阵及其对应的腐蚀等级，构建腐蚀风险评价模型，具体包括： 获取全新供水管道的多源数据，根据多源数据构建全新供水管道的腐蚀风险因子向量，作为标准向量，根据标准向量对不同腐蚀等级的供水管道的腐蚀等级标签值进行修正，获得修正后的标签值； 根据修正后的标签值与腐蚀风险因子矩阵，构建腐蚀风险评价模型； 所述根据标准向量对不同腐蚀等级的供水管道的腐蚀等级标签值进行修正，具体包括： 获取全新供水管道的多源数据，提取其对应的腐蚀风险因子向量，记为标准向量，其中为标准向量，表示理想状态无腐蚀下的各腐蚀风险因子取值，k为提取的腐蚀风险因子的数量； 对腐蚀风险因子矩阵中每一供水管道对应的腐蚀风险因子向量，计算其与标准向量之间的欧氏距离，作为偏离值； 对所有偏离值进行归一化处理，获得归一化偏离向量； 根据归一化偏离向量对原始腐蚀等级标签进行修正，其中，表示第m个腐蚀等级的标签值，得到修正后的腐蚀等级标签值： 其中，表示修正后的第i个腐蚀等级的标签值，即腐蚀风险评价得分，表示腐蚀等级总数，为加权系数，控制原始专家评分与客观偏离值之间的融合比例； 所述根据修正后的标签值与腐蚀风险因子矩阵F，构建腐蚀风险评价模型，具体包括： 将腐蚀风险因子矩阵与其对应的修正后的标签值作为训练数据，分别采用线性拟合变换与非线性拟合变换两种方式建立腐蚀风险评价模型： 当采取线性拟合变换时，构建右乘变换矩阵，通过矩阵运算拟合腐蚀风险因子与修正后的标签值之间的关系： 其中，为腐蚀风险因子矩阵，为修正后的标签值矩阵，为通过最小二乘法求解得到的右乘变换矩阵； 当采取非线性拟合变换时，基于梯度提升树的XGB回归算法作为非线性拟合函数，通过决策树集成学习拟合腐蚀风险因子矩阵F与修正后的标签值之间的非线性关系： 其中，为非线性拟合函数对腐蚀风险因子矩阵第i个腐蚀风险因子向量的预测标签值，为第棵回归树函数，为回归树空间，G为回归树总数； 所述非线性拟合函数通过最小化以下目标函数，拟合每个腐蚀风险因子向量与修正后的标签值之间的非线性关系： 其中，为第t轮迭代的整体目标损失函数，为腐蚀等级总数，即获取的供水管道样本总数，为第t-1轮迭代时第i个腐蚀风险因子向量的预测标签值，为第t轮新增回归树对腐蚀风险因子向量的预测输出，为样本修正后标签值与当前预测值之间的损失函数，用交叉损失计算，为新增回归树复杂度的正则化项； 分别计算线性拟合函数与非线性拟合函数的拟合优度R²： 其中，为修正后标签值的均值，为拟合函数的预测标签值； 选择拟合优度R²较高的拟合函数作为最终的腐蚀风险评价模型。

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