一種基于決策樹特征組合的地下管線維護預測方法及裝置與流程

本發明涉及管線維護預測，尤其涉及一種基于決策樹特征組合的地下管線維護預測方法及裝置。

背景技術：

1、隨著城市化進程的快速推進，地下管線系統作為城市基礎設施的重要組成部分，其復雜性和重要性日益凸顯。地下管線種類繁多、分布廣泛且隱蔽性強，加之自然環境和人為因素的雙重影響，管線故障和管線事故頻發，因此對地下管線進行維護預測的需求變得尤為迫切。

2、人工巡檢和定期維護是傳統的管線維護的主要手段，人工巡檢雖能一定程度上保障安全，但受限于人員能力和經驗，面對復雜的管線系統和隱蔽性強的區域時，難以全面準確評估管線狀況，易有遺漏和誤判。而定期維護雖能發現部分問題，卻缺乏針對性和前瞻性，不能靈活響應管線的實際運行和維護需求。

3、目前，隨著技術的發展，機器學習算法被引入管線維護領域，通過分析歷史與實時數據來預測管線狀況，提前預警潛在問題。然而，現有算法在處理高維數據和復雜關系時仍顯不足，容易陷入過擬合的陷阱，導致預測結果不夠準確，限制了其在實際應用中的效能。

4、因此，地下管線系統的復雜性、隱蔽性以及自然與人為因素的雙重影響，使得傳統維護方法捉襟見肘，而新興的機器學習算法雖具潛力，卻也面臨技術瓶頸，探索更加高效、精準、靈活的管線維護預測方法，成為當前亟待解決的問題。

技術實現思路

1、本發明的目的在于克服現有技術中地下管線人工巡檢和定期維護的效率低下、準確性及預見性不足的問題，提供一種基于決策樹特征組合的地下管線維護預測方法及裝置，能精準捕捉管線運行中的復雜關系和潛在風險，提高預測的準確性、實用性以及維護效率。

2、本發明的目的通過下述技術方案實現：

3、一種基于決策樹特征組合的地下管線維護預測方法，包括：

4、獲取地下管線維護的預測數據集，并對所述預測數據集劃分生成訓練集、測試集和驗證集；

5、從所述預測數據集中提取關聯特征，基于所述關聯特征生成組合特征，并根據所述組合特征構建目標特征組合決策樹模型；

6、根據訓練集和測試集，運用交叉驗證法對目標特征組合決策樹模型進行訓練和優化，根據驗證集對目標特征組合決策樹模型進行驗證；

7、應用目標特征組合決策樹模型，并輸出管線預測結果。

8、一種基于決策樹特征組合的地下管線維護預測裝置，包括：

9、獲取模塊，獲取地下管線維護的預測數據集，并對所述預測數據集劃分生成訓練集、測試集和驗證集；

10、構建模塊，用于從所述預測數據集中提取關聯特征，基于所述關聯特征生成組合特征，并根據所述組合特征構建目標特征組合決策樹模型；

11、訓練優化模塊，根據訓練集和測試集，運用交叉驗證法對目標特征組合決策樹模型進行訓練和優化，根據驗證集對目標特征組合決策樹模型進行驗證；

12、應用輸出模塊，用于應用目標特征組合決策樹模型，并輸出管線預測結果。

13、本發明較現有技術相比，具有以下優點及有益效果：

14、(1)本發明通過引入目標特征組合決策樹模型，實現了對地下管線維護預測的重大突破。在傳統決策樹模型面臨高維數據和復雜關系處理瓶頸時，本發明通過精心設計的組合特征策略，顯著提升了模型的預測準確性和泛化能力。這一創新不僅解決了管線系統復雜多變、影響因素眾多的難題，更使得預測結果更全面，能夠精準地捕捉潛在風險，有效減少預測過程中的遺漏和誤判現象。此外，本發明的維護預測方法具有高度靈活性和預見性，使得管線維護不再局限于傳統的定期模式，而是能夠根據實際運行情況和維護需求進行動態調整，進而實現資源的最優配置和成本的有效控制。這一轉變不僅提高了維護效率，還顯著降低了維護成本，為城市基礎設施的安全穩定運行提供了強有力的保障。

15、(2)本發明的核心還在于其創新性生成的組合特征，可以捕捉到多個特征之間的聯合效應，從而提高模型的預測能力，使得目標特征組合決策樹模型不僅在預測精度上實現了質的飛躍，在實用性和可解釋性方面展現出顯著優勢。首先，決策樹模型的樹形結構直觀易懂，使得預測結果能夠迅速轉化為管理人員的決策依據，大大提高了決策效率。其次，通過組合特征的引入和展示，增強了模型的可解釋性，讓用戶能夠清晰地看到哪些因素對預測結果產生了重要影響，從而更加精準地把握維護工作的重點和方向。這種直觀性和易解釋性不僅提升了用戶體驗，還促進了技術知識的傳播和應用。綜上所述，本發明不僅是一項技術上的革新，更是對地下管線維護管理模式的深刻變革，其帶來的有益效果將深遠地影響城市基礎設施的安全與可持續發展。

技術特征：

1.一種基于決策樹特征組合的地下管線維護預測方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的基于決策樹特征組合的地下管線維護預測方法，其特征在于，所述步驟s10包括：

3.根據權利要求2所述的基于決策樹特征組合的地下管線維護預測方法，其特征在于，所述步驟s102包括：

4.根據權利要求1所述的基于決策樹特征組合的地下管線維護預測方法，其特征在于，所述步驟s20包括：

5.根據權利要求4所述的基于決策樹特征組合的地下管線維護預測方法，其特征在于，所述步驟s203包括：

6.根據權利要求4所述的基于決策樹特征組合的地下管線維護預測方法，其特征在于，所述領域知識的組合方式包括直接組合方式和交互式組合方式，所述直接組合方式是將兩個或多個具有明確相互關系的關聯特征的子標特征組合成一個組合特征；所述交互式組合方式是考慮關聯特征之間的交互作用，將多個關聯特征的子標特征相乘或通過非線性函數組合成一個組合特征。

7.根據權利要求1所述的基于決策樹特征組合的地下管線維護預測方法，其特征在于，所述步驟s30包括：

8.根據權利要求7所述的基于決策樹特征組合的地下管線維護預測方法，其特征在于，所述步驟s301包括：

9.根據權利要求7所述的基于決策樹特征組合的地下管線維護預測方法，其特征在于，所述步驟s40包括：

10.一種基于決策樹特征組合的地下管線維護預測裝置，其特征在于，包括：

技術總結
本發明涉及管線維護預測技術領域，尤其公開了一種基于決策樹特征組合的地下管線維護預測方法及裝置，所述方法包括獲取地下管線維護的預測數據集，并對預測數據集劃分生成訓練集、測試集和驗證集；從預測數據集中提取關聯特征生成組合特征，并根據組合特征構建目標特征組合決策樹模型；根據訓練集和測試集，運用交叉驗證法對模型進行訓練和優化，根據驗證集對目標特征組合決策樹模型進行驗證；應用目標特征組合決策樹模型，并輸出管線預測結果。本發明能夠精準捕捉多特征聯合效應，強化了模型的預測能力，實現地下管線維護的精確預測的同時，還能高效處理復雜數據模式與關系，再不增模型復雜度的情況下，確保預測精度與泛化能力并重。

技術研發人員：佘長超,騰天野,侯星野,蔣楠洋,張建軍,楊彥泓,孫鵬程
受保護的技術使用者：國能北電勝利能源有限公司
技術研發日：
技術公布日：2024/10/21