一种机器学习增强的供水管网实时水力建模方法及监测系统

本发明公开了一种机器学习增强的供水管网实时水力建模方法，包括获取供水管网中各传感器的位置编号以及对应采集的历史水力数据；基于供水管网中传感器的位置编号与采集周期中的时间节点，构建对应每个监测目标的传感器采样矩阵，并将历史水力数据填入对应传感器采集矩阵形成训练集；构建初始模型；构建物理约束性损失函数并利用训练集对初始模型进行训练，以获得用于预测全局水力状态的水力预测模型；将供水管网中监测目标的传感器采集矩阵输入至水力预测模型中，以输出全局管网水力数据。本发明还提供了一种供水管网实时水力监测系统。本发明提供的方法所构建的模型能实现供水管网水力状态实时估计，为供水管网的日常维护提供准确的数据支持。