中国水利水电科学研究院;中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司田雨获国家专利权
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龙图腾网获悉中国水利水电科学研究院;中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司申请的专利一种基于机器学习和智能算法的管道末端阀门关闭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：CN121503227B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511614839.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习和智能算法的管道末端阀门关闭方法是由田雨;章龙飞;石永强;岳智猛;王伟;赵杨;严鹏;杨敏芝;毛大军;杨慕设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习和智能算法的管道末端阀门关闭方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习和智能算法的管道末端阀门关闭方法，包括采用反推神经网络、随机森林、支持向量机三种模型，结合特征线法模拟预测水力瞬态，训练时保留阀门关闭随机特性样本；再以初始水位、阀门两阶段关闭时间及关闭百分比为变量，利用MOPSO算法最小化压力波动与成本、最大化安全裕度，生成帕累托最优解集；最后通过EW‑TOPSIS决策确定最佳模型及最优阀门关闭参数组合。本发明的方案预测贴近实际，可保障管道安全、降低爆管泄漏风险，能减少调试成本，增强不同工况适应性及极端条件下稳定性，为管网动态调控提供依据，延长设备寿命、降低全周期成本。
本发明授权一种基于机器学习和智能算法的管道末端阀门关闭方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习和智能算法的管道末端阀门关闭方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，模型构建与机器学习仿真： 采用反推神经网络BPNN、随机森林RF和支持向量机SVM三种机器学习模型，结合特征线法对水力瞬态进行模拟预测，训练阶段保留了管道末端阀门关闭的随机特性样本； 步骤S2，采用多目标粒子群优化算法MOPSO优化： 利用MOPSO算法以初始水位、管道末端阀门第一阶段关闭时间、管道末端阀门第一阶段关闭百分比、管道末端阀门第二阶段关闭时间为设计变量，以最小化压力波动、最大化安全裕度及最小化成本为目标函数，生成帕累托Pareto最优解集； 步骤S3，熵权优劣解距离法EW-TOPSIS决策： 基于EW-TOPSIS决策对MOPSO优化生成的帕累托最优解集进行处理，最终确定最佳模型及选择综合效益最优的阀门关闭参数组合。
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