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龙图腾网获悉同济大学;宁波水表(集团)股份有限公司;浙江宁水水务科技有限公司申请的专利一种基于双向LSTM自编码器的爆管侦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：CN120067565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510027090.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于双向LSTM自编码器的爆管侦测方法是由陶涛;黄焕椿;信昆仑;颜合想;王嘉莹;乌昕;黄旦光;闫继民;陈伟;冯路建设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双向LSTM自编码器的爆管侦测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于双向LSTM自编码器的爆管侦测方法，包括：对监测点的实时高频压力数据进行预处理，构建实时高频压力数据的峰值特征序列数据集；采用离散小波变换对峰值特征序列数据集进行高低频分离，提取高频压力分量，得到高频压力分量数据集；搭建双向LSTM自编码器模型，并将高频压力分量数据集划分为训练集、测试集；使用训练集对该模型进行训练，重构训练集数据序列，计算训练集的重构误差，并以此确定重构误差阈值；使用训练完成的模型对测试集进行处理，重构测试集数据序列，计算测试集的重构误差，当其大于或等于重构误差阈值时发出爆管警报。以此方式，可以利用实时高频压力数据，及时地进行爆管预警，提高爆管侦测效果。

本发明授权一种基于双向LSTM自编码器的爆管侦测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双向LSTM自编码器的爆管侦测方法，其特征在于，所述方法包括： 对监测点的实时高频压力数据进行预处理，构建实时高频压力数据的峰值特征序列数据集； 采用离散小波变换对峰值特征序列数据集进行高低频分离，提取高频压力分量，得到高频压力分量数据集； 搭建双向LSTM自编码器模型，并将高频压力分量数据集划分为训练集、测试集； 使用训练集对双向LSTM自编码器模型进行训练，重构训练集数据序列，计算训练集的重构误差，并以此确定重构误差阈值； 使用训练完成的双向LSTM自编码器模型对测试集进行处理，重构测试集数据序列，计算测试集的重构误差，当其大于或等于重构误差阈值时发出爆管警报； 所述对监测点的实时高频压力数据进行预处理，构建实时高频压力数据的峰值特征序列数据集，包括： 提取监测点在待侦测时间段内的256Hz原始高频压力监测数据集； 对原始高频压力监测数据集进行清洗，处理重复、缺失、异常数据； 对清洗后的高频压力监测数据集进行小波降噪处理； 对降噪后的高频压力监测数据集进行重采样并进行特征提取，构建包含瞬态特征的一维时间序列数据集，也即峰值特征序列数据集； 所述对降噪后的高频压力监测数据集进行重采样并进行特征提取，构建包含瞬态特征的一维时间序列数据集，包括： 对降噪后的高频压力监测数据集中的256Hz压力数据进行重采样，提取1s内最大值及最小值； 计算每个长度为1s的时间子序列中值作为基准值； 基于以下公式构建每秒的压力峰值特征新变量，得到频率为1s的包含瞬态特征的一维时间序列数据集； ； 其中，为每秒压力最大值，为每秒压力最小值，为每秒内压力中值。

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