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龙图腾网获悉湖南建工集团有限公司;湖南百舸水利建设股份有限公司;湖南建设投资集团有限责任公司申请的专利一种供水管线运行数据异常检测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：CN116842323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310893348.7，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种供水管线运行数据异常检测方法是由周杜;徐志凯;杨遵俭;刘运雄;钟雄虎;罗娟;冯娟;贾旭;贺亚青;罗泽毅;周海水;蔡润博设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种供水管线运行数据异常检测方法在说明书摘要公布了：一种供水管线运行数据异常检测方法，具体步骤如下：S1：数据采集与预处理；S2：构建基于Attention机制的CNN‑LSTM模型；S3：训练与验证模型；S4：异常检测。本发明方法将CNN与LSTM时序数据异常检测模型特点相结合，既能够通过CNN学习到数据多特征之间的空间上的相关性，而且LSTM凭借其内部的门控机制，可以有效避免梯度消失或爆炸的问题，从而能够处理更长跨度的时间序列数据，同时引入Attention机制，对输入序列进行权重分配，使得序列中某些重要的特征更容易被捕获，从而进一步降低模型的误差。

本发明授权一种供水管线运行数据异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种供水管线运行数据异常检测方法，其特征在于，具体步骤如下： S1：数据采集与预处理； 供水管线运行数据通过在线数据采集与传输单元采集并发送到数据中心，依次对数据进行时间序列缺失值插补、时间序列去噪、离群值检测、主要相关性因素分析； S2：构建基于Attention机制的CNN-LSTM模型； 基于Attention机制的CNN-LSTM模型是一种将CNN与LSTM时序数据异常检测模型特点相结合的无监督异常检测模型，既能够通过CNN学习到数据多特征之间的空间上的相关性，而且LSTM凭借其内部的门控机制，可以有效避免梯度消失或爆炸的问题，从而能够处理更长跨度的时间序列数据，同时引入Attention机制，对输入序列进行权重分配，使得序列中某些重要的特征更容易被捕获，从而进一步降低模型的误差，其结构如下： 第一层是输入层，规定输入数据的格式：批大小、时间步数、特征维度，将批大小默认为1，时间步数记为ｔ，特征维度记为ｎ，则一条样本可表示为一个实数序列矩阵，记为中第ｉ个时间步数据的向量表示； 第二层是CNN层，CNN层可以学习到数据多特征之间的空间上的相关性，弥补LSTM无法捕获数据空间分量的缺点，同时它提取出的特征仍然具有时序性；样本数据进入CNN层中会依次进行卷积、池化和节全连接操作； 第三层是多层LSTM层，LSTM具有记忆功能，可以提取建管线运行非线性数据的时序变化信息；它引入了输入门、遗忘门、输出门，同时还添加了候选态、细胞态和隐状态；细胞态存储长期记忆，可以缓解梯度消失，隐状态存储短期记忆；本模型采用了多层LSTM，上一层LSTM的输出是下一层的输入，一层一层往下传递，最后一层LSTM隐藏层的输出会进入注意力层进一步处理； 第四层是Attention层，注意力可以提高LSTM中重要时间步的作用，从而进一步降低模型预测误差；注意力本质上就是求最后一层LSTM输出向量的加权平均和； 第五层是输出层，该层规定了预测时间步，最终输出该预测时间步内的预测结果； S3：训练与验证模型； 数据集采用NAB数据集，按照8:2的比例划分为训练集与测试集，它由超过50个标记的真实世界和人工时间序列数据文件组成；NAB数据集是Numenta公司开源的用于评估流式时序异常检测算法的公开数据集，对于每个时间序列，均包含一个布尔型的异常值标签，该标签用于帮助我们判断是否为异常值； 模型的评价指标包括：precision、recall和F1-score；precision为精确率，也叫查准率，即异常检测模型正确识别出来的异常样本占全部预测为异常样本的比例；recall为召回率，即正确识别出来的异常样本占原数据样本中总异常样本的比例；精确率和召回率相互影响，理想状态下是追求两个都高，但实际情况是两者相互“制约”；F1-score为F1得分，则是综合了精确率和召回率的评价结果，在实际应用中，用来评价模型的好坏，该值越高则说明用于检测的模型越有效果； S4：异常数据检测； 将经过预处理的真实数据输入模型，得到异常检测区间时间段的异常检测结果。

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