基于人工智能的城市管网健康状态评价方法

本发明涉及测量电变量领域，具体涉及基于人工智能的城市管网健康状态评价方法，该方法包括获取城市管网结构参数，测量电变量数据；同步采集工作电极电压与参比电极电压，输出补偿电压值；基于增益系数计算调整后的信号；同步采集正相和反相信号进行差分运算，得到抗干扰输出向量；构建微分熵特征矩阵；构建训练数据集并进行标注；得到经训练健康状态评价模型；获得待测数据，将待测数据输入经训练健康状态评价模型中，经训练健康状态评价模型输出各健康状态标签的概率，将概率最大的类别作为评价结果。现有方法存在对城市管网健康状态的评估准确率较低的问题，本方法对城市管网健康状态的评估准确率较高。