一种基于PSO-CNN-LSTM神经网络算法的压力管道机器人地下供水管道泄漏检测方法

本发明公开了一种基于PSO‑CNN‑LSTM神经网络算法的压力管道机器人地下供水管道泄漏检测方法，包括：获取压力管道机器人的监测数据，构建管道泄漏数据集，并按比例分为训练集，验证集和测试集；利用管道泄漏数据集构建PSO‑CNN‑LSTM模型；对PSO‑CNN‑LSTM模型进行初始化，设置超参数，将训练集导入PSO‑CNN‑LSTM模型，进行模型的训练；按顺序调整超参数，引入验证集数据测试模型，对比不同超参数下模型的损失值及准确率的变化曲线，寻找最优模型；根据测试集数据，对最优模型测试，输出各项数值评价指标，判断是否达到预期值。本发明本申请能够在管道内对漏点进行精准检测。