I was constantly traveling

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配水系統的可靠性對於維持人口、工業和農業的安全供應至關重要,因此需要主動維護,以幫助減少水損失和停機時間。

貝葉斯網路是類比水管複雜性的方法之一,可説明水務公司規劃維護。本文比較並分析了貝葉斯網路結構在大型且高度可變的數據集下是如何準確得出的。

方法一涉及使用自動學習演演算法構建貝葉斯網路,而方法二則採用一種引導方法,結合了歷史故障數據、先前知識和對水管的預建模數據探索。

通過瞭解常見的故障類型(圓周、縱向、針孔和關節),引導式學習貝葉斯網路能夠捕獲周圍土壤環境與管道物理特性的相互作用。

使用數據探測和文獻構建的貝葉斯網路在預測特定類型的水管故障時實現了81.2%的整體準確率,而自動化方法為84.4%。自動方法的精度稍高一些,被交易為稀疏的貝葉斯網,其中變數之間相互作用的解釋更清晰、更有意義。

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