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龙图腾网获悉深圳市水务(集团)有限公司申请的专利一种基于机器学习的排水管渠状态智能诊断方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121278612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511836074.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于机器学习的排水管渠状态智能诊断方法及系统是由曾洁;李旭;马宁;童麒源;栾翔宇;陈颖聪;张兵荣;蔡倩;钟艳萍;陈懋仁;赵少博;林鑫设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的排水管渠状态智能诊断方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于机器学习的排水管渠状态智能诊断方法及系统，本申请涉及电数字数据处理领域，在该方法中，构建异常数据识别模型；基于异常数据识别模型得到异常数据识别结果；采用LGB算法和LSTM‑Attention组合算法对液位数据进行清洗，得到清洗后的液位数据；构建降雨入流事件识别模型；识别高值状态；当高值状态的持续时长大于预设时长时，将高值状态时间段与降雨数据进行时序关联分析，得到降雨导致的入流事件；得到趋势项数据；基于趋势项数据进行拐点检测得到拐点数据；将拐点数据与拓扑关系数据进行关联分析，并结合上下游连接关系得到管渠淤堵位置；基于入流事件及管渠淤堵位置生成诊断结果。本申请提高了对排水管渠状态诊断的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于机器学习的排水管渠状态智能诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的排水管渠状态智能诊断方法，其特征在于，包括： 采集预设第一时间段内的降雨数据和排水管渠中的液位数据，并获取所述排水管渠的拓扑关系数据，所述拓扑关系数据包括所述排水管渠的上下游连接关系； 构建异常数据识别模型，所述异常数据识别模型包括动态追踪模型、离群因子模型、梯度提升模型、深度学习模型和孤立森林模型； 基于所述异常数据识别模型对所述液位数据进行异常识别，得到异常数据识别结果； 基于所述异常数据识别结果，采用LGB算法和LSTM-Attention组合算法对所述液位数据进行智能清洗，得到清洗后的液位数据； 采用隐马尔可夫链算法构建降雨入流事件识别模型； 采用所述降雨入流事件识别模型识别所述清洗后的液位数据中的高值状态； 当所述高值状态的持续时长大于预设时长时，将所述高值状态时间段与所述降雨数据进行时序关联分析，得到降雨导致的入流事件； 对所述清洗后的液位数据进行时序分解得到趋势项数据； 基于所述趋势项数据进行拐点检测得到拐点数据； 将所述拐点数据与所述拓扑关系数据进行关联分析，并结合所述上下游连接关系得到管渠淤堵位置； 基于所述入流事件及所述管渠淤堵位置生成诊断结果。

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