技术摘要：
本发明公开了基于LSDR‑JMI的供水管网多泄漏压力传感器优化布置方法，使用压力传感器初始测量无泄漏条件下的压力，形成压力矩阵；使用压力传感器初始测量泄漏情况下的压力，形成异常压力矩阵，根据压力矩阵和异常压力矩阵构建压力灵敏度矩阵；并将聚类结果作为所述压力  全部
背景技术：
目前，管网泄漏监测布置方法主要集中于单点泄漏的研究，并未考虑多点  泄漏问 题。并且在供水管网的泄漏监测中，标签空间可以反映各节点的泄漏  情况。然而，完整的标 签空间无法揭示标签空间的局部相关性，可能在某种  程度上“阻止”多标签特征选择方法 的最优结果。 本申请提出了一种基于LSDR-JMI方法，解决多点泄漏监测问题。LSDR-JMI  方法一 方面利用了标签子空间包含的有效信息，提高监测布置策略的效果；  另一方面降低了算法 的时间复杂度，确保管网监测的高效性。通常，管网中 的大部分节点并未泄漏，导致标签矩 阵大多数值为-1(表示未泄漏)。非基  于互信息原理的多标签特征选择方法在求解时会超 出计算精度或出现无穷大  值，导致无法求解；而LSDR-JMI方法基于互信息原理，可以有效 解决这一问  题。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于LSDR-JMI方法的供水管网多泄漏压力  传感器优 化布置方法，解决多点泄漏监测问题。 为实现上述目的，本发明采用如下技术方案，包括： 发明的有益效果是：提出了一种基于LSDR-JMI方法的供水管网多泄漏压  力传感 器优化布置方法。 该方法利用压力灵敏度矩阵对最优子标签空间的贡献度，选出供水管网  的最优 传感器布置。 原始标签空间Y并未考虑局部标签空间的相关特性，通过利用k均值聚  类方法，实 现二维标签空间向一维伪标签向量的过渡。 通过JMI方法，研究原始标签空间Y与伪标签向量的相关程度，将贡献  度较大的原 始标签空间的列向量保留，构成最优子标签空间。 通过计算压力灵敏度矩阵与最优子标签空间的贡献度，即可在较短的时  间内完 成供水管网的多泄漏监测布置。 实验结果表明，与Single-JMI和Group-JMI对比，LSDR-JMI算法在时  间复杂度和 定位准确性方面均呈现更好的效果。 附图说明 图1是基于LSDR-JMI方法的多泄漏监测布置策略示意图； 图2是纽约市简化供水管网模型图； 图3是纽约市供水管网的节点需水量系数图； 4 CN 111578154 A 说　明　书 2/7 页 图4是贝林厄姆市达金-紫杉区供水管网示意图 图5是贝林厄姆市达金-紫杉区供水管网的节点需水量系数图； 图6是贝林厄姆市达金-紫杉区供水管网的Single-JMI布署策略图； 图7是贝林厄姆市达金-紫杉区供水管网的Group-JMI布署策略图； 图8是贝林厄姆市达金-紫杉区供水管网的LSDR-JMI布署策略图； 图9是不同PR值对特征选择结果的影响图。