基于BP神经网络的数据缺失下小区二次供热管网泄漏检测

周守军; 姜国斌; 李凌云; 李法昌; 王耀龙; 刘晓康

山东建筑大学学报 ›› 2026, Vol. 41 ›› Issue (2) : 59 -65.

周守军, 姜国斌, 李凌云, 李法昌, 王耀龙, 刘晓康

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摘要

因场地、成本等原因导致小区二次供热管网检测点无法覆盖全部用户，造成管网运行中部分用户数据缺失。文章基于实验室的智能供热实验管网系统，将实际供热管网数据缺失问题转换为后向传播(back propagation, BP)神经网络的数据集数据缺失问题，利用仿真模型补充缺失数据得到完整的数据集，并通过BP神经网络进行模型训练及泄漏检测。结果表明：BP神经网络适用于实际工程中小泄漏率的供热管网泄漏检测，其准确率可达93%以上；数据缺失会对供热管网仿真模型及泄漏检测造成影响，缺失程度越严重，模型精确度及泄漏检测准确率越差；基于管网仿真模型补充数据后得到的新数据集，泄露检测准确率相比未补充模型数据的数据集有很大提升，可达85%以上。