【摘 要】
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管廊亦称为公用工程隧道或者多功能管道,是城市地下结构的附件,可容纳两种或者两种以上类型的城市工程管道,包括热力、通信、电力、天然气、排水等管道,是目前城市发展的重要组成部分。管廊一旦发生火灾,将影响城市正常的运转。管廊火灾主要由电缆温度过高引起,因此对管廊电缆温度预测尤为重要。为了进行温度预测,需要进行实时数据归档。针对以上问题,本文进行了如下研究内容:(1)提出了一种基于管廊标准化协议的在线归档
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管廊亦称为公用工程隧道或者多功能管道,是城市地下结构的附件,可容纳两种或者两种以上类型的城市工程管道,包括热力、通信、电力、天然气、排水等管道,是目前城市发展的重要组成部分。管廊一旦发生火灾,将影响城市正常的运转。管廊火灾主要由电缆温度过高引起,因此对管廊电缆温度预测尤为重要。为了进行温度预测,需要进行实时数据归档。针对以上问题,本文进行了如下研究内容:(1)提出了一种基于管廊标准化协议的在线归档方法,实现数据在线归档,并完成对管廊复杂协议的解析。(2)提出了一种适合管廊温度数据进行预测的LSTM神经网络模型。通过英国电气公司地下电缆温度数据集,利用两种传统的机器学习时间序列预测模型(ARIMA模型、Holt-Winters模型)和两种神经网络(BP神经网络、LSTM神经网络)进行预测,结果表明神经网络模型预测精度高于传统的机器学习模型,且神经网络中LSTM预测精度最高。(3)设计并搭建了整个管廊模拟系统,实现管廊电缆温度采集并实现对温度数据的实时预测,并对异常数据进行报警。本文的贡献在于实现了数据归档并对归档数据进行实时数据展示和预测,确立了适合管廊电缆温度数据预测的LSTM神经网络模型,实现了温度预警,从而对管理人员决策提供了帮助,提高了决策质量。
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