管网状态智能检测方法

本发明涉及管网大数据监测自动化装备技术领域，公开了一种管网状态智能检测方法，在管网输入口、管网输出口均设置多组参数传感器，采集管网输入口、管网输出口的一段时间的检测参数；根据检测的参数，通过多层参数处理，结合了BiTCN神经网络模型、BiLSTM神经网络模型和Informer模型，捕捉与预测管网参数的空间特征值、时空特征值和长时间的时空特征值，根据管网输入口与输出口的管网状态信息的差值来预测管网的工作状态。与现有技术相比，本发明通过管网参数的空间特征值、时空特征值和长时间的时空特征值，对管网参数的空间特征值进行逐步跟踪，提高预警管网工作状态等级分类的准确性和可靠性。